AI 駆動開発の「速く書けるのに出荷できない」を解消する

〜CI/CD パイプラインで見るべき３つの改善ポイント〜

AI コーディングツールで、コードは確かに速く書けるようになりました。
でも、「出荷」は速くなりましたか？

CircleCI が2,800万件超の CI/CD ワークフローを分析した結果、多くのチームでコードを書く速度と出荷する速度の乖離が広がっていることが明らかになりました。

• Feature ブランチの活動量は増えているのに、main ブランチは停滞している
• CI/CD パイプラインの成功率は過去5年で最低の70.8%
• 成功率70%と90%の差は、年間約250時間のロスに相当する

「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」では、CircleCI が「AI delivery bottleneck」と呼ぶこの構造的な問題をデータで解説し、トヨタ生産方式の「七つのムダ」になぞらえて整理しました。結論は「まず "見える化" から」。

本ウェビナーはその続編として、具体的な「カイゼン」に踏み込みます。CircleCIのリサーチデータ、2026 State of Software Delivery レポートでは、上位5%のチームが成功率90%以上を維持しながらスループットを倍増させていることが示されています。本ウェビナーでは、そこに近づくために CircleCI が有効と考える3つの改善パターンを、データと実画面でご紹介します。

＜こんな方におすすめ＞ 

• AI コーディングツール導入後、CI/CD の失敗やリトライが増えたと感じている方

• 「とりあえず再実行」が習慣化しているチームのリーダー

• パイプラインの成功率・所要時間・MTTR を改善したいが、どこから手をつけるか迷っている方
  
  

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

＜注意事項＞

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