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AIで開発が速くなった先で、開発チームは何を目指すか

 AIで開発が速くなった先で、開発チームは何を目指すか

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Yuki Shiho

October 19, 2026

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  1. 志甫 侑紀 / Yuki SHIHO Software Engineer at Tribeau, Inc.

    @shihochan @shihochan_jp @shihochan Cat LOVER �� ©Tribeau, inc. | 02
  2. トリビューのAI活⽤の歴史 • • 〜2026年3⽉ぐらい ◦ 開発からとにかく⾊々使ってみよう ▪ Cursor、Devin、Claude Code (Amazon

    Bedrock管理) 2026年4⽉〜 ◦ 開発チーム(チョット全社)のAI最適化の推進 ▪ Claude Teamプランへ統⼀、⾮エンジニアへの展開 ▪ OpenClaw、HermesAgentでのAIエージェントの構築 ▪ アプリ内「AI相談」機能の公開 ▪ 本気でコミット • レガシーコードのリファクタリング • サイクルタイム改善 ©Tribeau, inc. | 05
  3. デリバリーチームのビルディング / 技術の数字を追う • • • 計測可能な数字を定点観測する ◦ Findy Team+によるサイクルタイム計測

    ▪ コミット→Open→初回レビュー→Approve→Merge ◦ 個⼈のAI利⽤をOpenTelemetryでDatadogへ集約 ▪ トークン使⽤に対するアウトプット量(PR) AIネイティブな開発チームへの挑戦 ◦ AI委譲率は上げつつ、変更障害率を抑える デリバリーチーム起案の改善施策 ◦ リファクタリング、各ドメイン固有の対応 ©Tribeau, inc. | 20
  4. デリバリーチームのビルディング / 技術の数字を追う 観点 ⾒る指標 読み⽅ 次の改善 ⼊⼒効率 cache hit率

    / cache未活⽤ / ⼊⼒トークン / cost per prompt 毎回同じ情報を読ませすぎていないか CLAUDE.md、プロジェクト設定、不要コンテキス ト整理 作業粒度 prompts/session / cost/session / compaction間隔 / session時間 1セッションが肥⼤化していないか /clear、/compact、タスク分割 使い⽅の型 MCP⽐率 / tool mix / Skill / Subagent / @file ⾃然⾔語だけで頑張っていないか、機能 を使えているか MCP‧Skill‧Subagent‧ファイル参照の使い⽅共 有 実⾏設定 ‧失敗 Opus⽐率 / xhigh⽐率 / tool失敗率 / latency p95 重い設定や失敗が特定パターンに偏って いないか モデル選択、effortルール、権限‧Hook設定の⾒直 し 表. 個人のAI利用パフォーマンス診断指標 ©Tribeau, inc. | 22
  5. まとめ • トリビューが考えるAI時代のエンジニアの役割‧働き⽅ ◦ 事業成⻑ / 技術の専⾨性 へのコミット • AIをより活⽤するためのツール、ハーネス

    ◦ 劇的に変わる環境で常に更新し続ける • デリバリーチームの運営 ◦ 技術に⽐重を置きながら事業成果へ接続する Zenn: zenn.dev/p/tribeau · X: @shihochan_jp ©Tribeau, inc. | 23