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AIレビュー時代に必要なのは、SLOで引く撤退ライン

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August 26, 2026

 AIレビュー時代に必要なのは、SLOで引く撤退ライン

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August 26, 2026

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Transcript

  1. INTRODUCTION 土橋 展之 Nobuyuki Tsuchihashi 株式会社ビットエー ourlyカンパニー バックエンドエンジニア インターン時代から ourly

    に参画 Ruby / Rails, AWS を業務で扱う #サウナ #シーシャ X: @ourly_nobuo #サッカー観戦 #ドライブ
  2. 製 造 業 に 学 ぶ · S LO と

    は 出荷したあとの結果で、ラインを止めるかを決める 不良の発生確率は 0.02% まで許容する(10万個 出荷して 20個) この「0.02%まで」が SLO = Service Level Objective どこまでの失敗を許すかを、先に確率で決めておくもの 不良の発生確率 0.02% ─ 許容ライン内 不良の発生確率 0.03% ─ 許容ラインを超えた ▶ ベルトは動き続ける ▪ ベルトを止める そのまま出荷を続ける 出荷を止めて、原因を直す 検査で止めているのではない。出したあとの不良の発生確率で、ラインを止めるかを決めている。
  3. 転用 ソフトウェアに持ち込むための前提は2つ 01 出したあとに、問題を検知できること – BE:立ち上げ時からテストを書いており、カバレッジは 80〜90% 程度 – FE:途中から着手のためカバレッジは低いが、手動テストで一部カバー

    – Sentry / Datadog / CloudWatch でエラー検知と監視を導入済み 02 問題が起きても、素早く直せること – 生成AIの進化で、本番で起きた問題の修正も速くなった ※ 障害が起きることが許されないサービスは、この話の対象外です。
  4. 転用 同じ構造を、レビュープロセスに持ち込む 製造業 ソフトウェア開発 抜き取り検査 AIレビュー + 人間は一部だけ見る 出荷後に見つかる不良 本番で起きる障害

    ラインを止めて、原因を直す AIレビューだけの運用を止めて、人間が前工程に入る 止める基準は、一定期間に許容する障害の発生確率。これが SLO にあたる。
  5. 転用 止めるのは、後退ではない SLOの閾値を 超える 人間が前工程に 入る レビュープロセスを 改善する また人間を 外す

    1周ごとに、AIへ任せられる範囲が広がる 緑=AIに任せる範囲 1周目 2周目 3周目 止めたタイミングが、レビュープロセスを改善するタイミング。人間は入りっぱなしにならない。