AI 駆動開発の成果、計測していますか？

データが示す、その落とし穴

AI コーディングツールを導入して、開発は速くなりましたか？

多くのチームが「速くなった」と感じています。しかし、ソフトウェアの「出荷」は本当に早くなっていますか？

CircleCI は自社プラットフォーム上で実行された2,800万件を超える CI/CD ワークフローを分析しました。そこから明らかになったのは、AI 駆動開発の普及とともに静かに広がる、多くのチームが気づいていない構造的な問題です。

• Feature ブランチの活動量は中央値で前年比 +15%、しかし main ブランチは -7%
• CI/CD パイプラインの成功率は過去5年で最低の70.8%
• 平均復旧時間（MTTR）は前年比13%上昇

コードを書く速度と、ソフトウェアを届ける速度は別物です。しかし、その差を可視化できているチームはまだ多くありません。

本ウェビナーでは、分析データをもとに、AI 駆動開発時代に「出荷速度」を正しく計測するための4つの指標と、業界全体で起きている構造変化を解説します。

＜こんな方におすすめ＞ 

• AI コーディングツールを導入したが、その効果を定量的に把握できていない方

• 「開発は速くなった」と感じているが、出荷やリリースの頻度に変化が見えない方

• CI/CD パイプラインの成功率や所要時間を最近確認していない方

• 自チームの開発生産性を業界ベンチマークと比較してみたい方

登壇者

岡本秀高
シニアフィールドエンジニア

AWSやCloudflare上へのサーバーレスなアプリ開発を得意とする開発者。元Stripe Developer Advocate / AWS Samurai 2017など、サービスの使い方や活用Tipsを紹介するコンテンツ作成や登壇などを得意とする

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