AI時代の優位性を担保する テックリードの役割 - リリース速度と技術力の底上げ

Contrea AI駆動開発 Conference 2026 イベント登壇資料
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#コントレア #AI駆動開発カンファ

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1. AI時代の優位性を担保する テックリードの役割 リリース速度と技術⼒の底上げ ｜ 2026.06.25
2. ⾃⼰紹介 名前：河野晃基（こうのてるき） 28歳 あだ名：てるさん、てるぼー 所属：Contrea株式会社 - テックリード ハリネズミの名前：ぽんず エンジニア歴：8年⽬ © Contrea Inc. 1
3. 早速ですが... AI（Claude Code） のおかげで 開発はずいぶん速くできるようになりました → 12 営業⽇で 323 PR / 969 commit ※GW‧総会の⽇程を覗くいた約12営業⽇ © Contrea Inc. 2
4. ？ 速く「モノ」を作ることはできるようになりました ですが、この速さに対して再現性はありますか？ チーム全体で 持続的にデリバリーできていますか？ © Contrea Inc. 3
5. AIコーディングにおける 「再現性」と「持続性」を求めて、 Contrea でも様々な取り組みをしてきました © Contrea Inc. 4
6. 沿⾰① ― 模索の歴史 © Contrea Inc. 5 2025 Q1 AI活⽤：主要AI（ChatGPT o3/Claude/Cursor/Cline/Devin）を試験投⼊ ⇒「1⽇10PR」級の⾺⼒ 2025-04 レビュー⾃動化：1次レビューに CodeRabbit 導⼊ 2025-06 Claude Code：@claude GitHub Action でAI呼び出しを研究 2025-06 Claude Code：本格導⼊（Vertex AI 経由で全員利⽤可に） 2025-08 基盤：Serena 導⼊（grep乱⽤→シンボル解析、トークン効率の⼟台） 2025-10 コマンド：ローカル開発環境の起動コマンドを整備 2025-10 コマンド：/create-pr ＋ TypeScript 専⾨エージェント 2025-10 コマンド：docs をコード上で管理（設計‧意思決定を記録） 2025-12 基盤：並列開発の⼟台に Git Worktree Runner（gtr） 2025-12 Claude Code：.claude フォルダを本格整備 2025-12 レビュー：/review ＋ CODING_STANDARDS 策定
7. 沿⾰② ― 模索の歴史 © Contrea Inc. 6 2026-01 テスト：Maestro vs Playwright → Playwright 主軸に（Maestroは簡易確認⽤） 2026-01 コマンド：worktree 駆動フローの開発コマンド作成 2026-01 セッション：終了通知フック（Stop hooks） 2026-01 コマンド：.cursor → .claude へ集約（全18件移⾏） 2026-01 テスト：⾃然⾔語テストコマンド 初期版 2026-01 掃除：refactor-cleaner 新設（knip/depcheck/ts-prune ＋ DELETION_LOG） 2026-02 レビュー：/review-pro（5フェーズ8観点‧8体のサブエージェント） 2026-02 テスト：MediOS E2E 基盤（全28テスト） 2026-06 チーム展開：ドキュメント整備、/goal‧incident-agents‧/prototype
8. 1年半やってみてどうだったか うまくいったこと Serena（セマンティック検索）の導⼊ コンテキスト増加が顕著に減った PR作成‧擬似ゴールコマンドの作成 簡単にタスク並列で爆速実装できるように 1次レビューの⾃動化（CodeRabbit 等） レビューの認知負荷を軽減 コード規約を策定‧ルール化 実装時に AI が考慮してくれて効いてきた Playwright の基盤作成 煩雑な E2E テストも⾃然⾔語で動作 詰まった‧難しかったこと レビューコマンドを作る 観点を増やすとコンテキスト増‧料⾦増に… Playwright の⾃動テスト作成 作ったが、管理できず陳腐化 設計ファイルのコード内管理 古くなると読まれず、⾼速開発だとノイズに © Contrea Inc. 7
9. 変更差分が多い / メンテナンス頻度が多いと形骸化する 効いたものと、効かなかったものに、はっきり差がありました 効かなかったもの 変更が多く、管理しないと形骸化するPlayWrightの⾃動テスト / 意思決定のドキュメント。 単にコンテキストを⾷うレビューコマンド 効いたもの ⾃然⾔語で扱えるレベルに落とし込む 抽象的なサイクル（ワークフロー）を⾔語化する → 決定的な規律を⾔語化し、基盤にしていく （コードの中での）再現性 & 持続性が保たれる © Contrea Inc. 8
10. 例）実装フロー Phase は 全部で6段階 Phase 1 ‧タスクの確認 ‧別ブランチの作成 Phase 2 タスクの影響調査 Phase 3 実装プラン © Contrea Inc. 7 Phase 4 実装‧テスト Phase 5 レビュー Phase 6 プロダクトに取り込み
11. 作成したコマンドの実装フロー Phase 1 ‧Notionタスク取得 ‧GTRでブランチ作成 Phase 2 影響調査（⼈間確認①） Phase 3 実装プラン（⼈間確認②） © Contrea Inc. 7 Phase 4 実装‧テスト Phase 5 レビュー‧最終成果物確認 （⼈間確認③） Phase 6 プロダクトに取り込み ⾚⾊の部分を、/gtr-startというコマンドで作成
12. どんなものを基盤とするのか？ 基盤にした⽅がいい • 開発サイクル（ワークフロー） • ルール‧規約 • プロダクトそのものの背景‧⽬的 • タスクの作り⽅ • チーム全体の、意思決定の軸 • インフラ構成図 基盤にしない⽅がいい • 基本‧詳細設計等のファイル • セマンティック検索で代⽤可能 • ⾃動テスト • 保守できるなら良いが、保守できないなら負債 のままになる © Contrea Inc. 9 変更が少ない事項‧不変な事項を基盤とすべし
13. これってどんな⼈がやるべき？ テックリードがやらなければならない課題だと感じています。 テックリードの役割は、AI時代では下記のように変わりました。 これまでのテックリード ⾃ら⼿を動かして実装し、技術で引っ張る。設計を決めてレビューする AI時代のテックリード チーム‧AIエージェントがより⾼品質で爆⾛できる基盤を整える 変わらないもの ＝ 責任 品質担保、技術的課題解決の責任については、これまで通り⼈間が引き受ける © Contrea Inc. 11
14. さらに抽象度を上げ、仕組み化できる未来があるのでは 下記の開発フローを⾔語化‧仕組み化し、課題発⾒や運⽤保守まで広げていく。 © Contrea Inc. 12
15. ご清聴ありがとうございました