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フルサイクルエンジニアリングをAI Agentで全自動化したい 〜構想と現在地〜

フルサイクルエンジニアリングをAI Agentで全自動化したい 〜構想と現在地〜

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Kaito Minatoya

December 23, 2025
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  1. 2 @me 2 Minatoya Kaito 湊谷 海斗 @kamina_zzz Ubie, inc.

    Software Engineer / Tech Lead Music 🎸, Camera 📷, Fishing 🎣, Poker ♠, Game 🎮, Drinking 🍻, Camping ⛺
  2. 5 怠惰の極地 ・ストリームアラインドチームの開発者はフルサイクルエンジニアリングを実践している 具体的には… 1. PBI(プロダクトバックログアイテム)の作成 2. 実装 3. テスト

    4. デプロイ 5. システム・事業メトリクスの分析 https://netflixtechblog.com/full-cycle-developers-at-netflix-a08c31f83249 やることが ……多い!
  3. 6 怠惰の極地 ・ストリームアラインドチームの開発者はフルサイクルエンジニアリングを実践している 具体的には… 1. PBI(プロダクトバックログアイテム)の作成 2. 実装 3. テスト

    4. デプロイ 5. システム・事業メトリクスの分析 https://netflixtechblog.com/full-cycle-developers-at-netflix-a08c31f83249 全部 AI に丸投げしたい!
  4. 8 目指す体験 1. 企画: 私が「こういう機能があったら良さそう」とチャットにふわっと投げる。 2. PBI化: AIがそれを拾い、仕様に落とし込んでPBIを作成する。 3. 実装:

    AI Agentがコードを書き、PRを作成する。 4. 検証: PR作成と同時にPreview環境へデプロイ。AIがオンデマンドのE2Eテストコードを書いて実行す る。 5. 承認: ここで初めて人間が登場。「いいじゃん」と承認ボタンを押す。 6. 分析: デプロイ後、AIがログやメトリクスを監視。「数値が悪化したのでロールバックしました」や「A/Bテス トでB案が勝ったので本採用します」といった判断まで行う。 7. 次の企画: 分析から得た示唆や他の情報から「次に行うべき修正の企画出し」が提示される。
  5. 9 目指す体験 1. 企画: 私が「こういう機能があったら良さそう」とチャットにふわっと投げる。 2. PBI化: AIがそれを拾い、仕様に落とし込んでPBIを作成する。 3. 実装:

    AI Agentがコードを書き、PRを作成する。 4. 検証: PR作成と同時にPreview環境へデプロイ。AIがオンデマンドのE2Eテストコードを書いて実行す る。 5. 承認: ここで初めて人間が登場。「いいじゃん」と承認ボタンを押す。 6. 分析: デプロイ後、AIがログやメトリクスを監視。「数値が悪化したのでロールバックしました」や「A/Bテス トでB案が勝ったので本採用します」といった判断まで行う。 7. 次の企画: 分析から得た示唆や他の情報から「次に行うべき修正の企画出し」が提示される。 既にできているところもある
  6. 17 技術スタック ・Slack, JIRA, GitHub, Claude Code ・Ubie では体感として Claude

    Code が良さそう ・claude-code-base-action をもとに自作した GitHub actions で Claude Code を動かしている ・理論上 local の Claude Code と同じ性能が得られる
  7. 18 Why チケット駆動? ・チケット=「AIへの構造化されたプロンプト」 ・トレーサビリティ ・最初から AI が 100% 完璧に仕事を完遂はできない

    ・書き換えながら中間表現として共有メモリとして機能する ・Engineer以外も含む人間でも AI でも修正しやすい ・ステータス管理 ・メトリクス確認中→十分なサンプルサイズが集まってから分析する必要