AIエージェントにも人間にも優しく。Findy Team+におけるコードベースの改善

本発表は、AIエージェントと人間が共創する時代に向け、ファインディの「Findy Team+」で実践しているコードベースの改善事例を紹介するものです。
AIの性能は既存コードの品質に大きく依存するため 、その価値を最大化するにはコードベースの最適化が不可欠です。本資料では、モジュール境界の強制、ドキュメントの充実、コーディング規約の統一など7つの観点から、AIと開発者の双方にとってフレンドリーな開発環境を構築する具体的な手法を解説します。

【この資料で発表したイベント】

- ぶっちゃけどう使ってる？フロントエンド開発のAI活用リアルLT (Findy Freelance)

【著者について】

- Portfolio: bicstone.me
- X: @bicstone_me

© 2025 Oishi Takanori

Transcript

1. © Findy Inc. 1 AIエージェントにも⼈間にも優しく。 Team+におけるコードベースの改善 2025.08.28 ファインディ株式会社 Team+開発部 ⼤⽯ 貴則
2. © Findy Inc. 2 @bicstone_me ⼤⽯ 貴則 OISHI Takanori 登壇者紹介 • SaaSが⼤好きなWebエンジニア • TypeScript / Ruby / PHP / Python / Dart • Certified ScrumMaster ® Certified ScrumMaster® is a certification mark of Scrum Alliance, Inc. Any unauthorized use is strictly prohibited. @oishi.takanori @bicstone
3. © 2024 Findy Inc. 挑戦するエンジニアの プラットフォームをつくる。 ビジョン つくる⼈がもっとかがやけば、 世界はきっと豊かになる。 経営理念 会社概要 会社名 ファインディ株式会社 / Findy Inc. 代表取締役 ⼭⽥ 裕⼀朗 設⽴ 2014 年 2 ⽉ ※ 本格的な事業開始は2016年7⽉ 社員数 340名（2025年6⽉1⽇時点） 資本⾦ 18 億 5,043 万円 ※ 資本準備⾦含む 住所 東京都品川区大崎1-2-2 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー 5階 事業許可番号 13-ユ-308478 サービス ‧ スカウト型リクルーティングサービス「Findy」 ‧ ハイスキルな業務委託エンジニア紹介サービス「Findy Freelance」 ‧ エンジニア組織⽀援SaaS「Findy Team+」 ‧ 開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」 投資家 グローバル‧ブレイン、ユナイテッド、SMBCベンチャーキャピタル、KDDI、JA三 井リース、みずほキャピタル、博報堂ＤＹベンチャーズ、Carbide Ventures、等
4. 挑戦するエンジニアの プラットフォームをつくる。 テクノロジーによる社会変⾰の時代に最も必要なことは、エンジニアの可能性を拡げることです。 Findyは、アルゴリズムとヒューマニティの融合によって、 すべてのエンジニアが不安なく挑戦できる世界共通のプラットフォームをつくります。 個⼈のチャンスを⽣み出し、組織の⽣産性を向上させ、社会の⼈材資産を好循環させる。 エンジニアプラットフォームが、デジタル社会の発展を加速していきます。 ビジョン © Findy Inc. 4
6. © Findy Inc. ファインディでのAI活⽤事例 6
7. © Findy Inc. 7 現在利⽤しているAIツールの事例 ツール 主な⽤途 GitHub Copilot / Claude Code / Cline コード⽣成‧補完、AIエージェント Cursor / Kiro / Junie AI搭載のコードエディタ‧AIエージェント OpenAI API / Anthropic API (Claude Code) 対話によるコード⽣成‧デバッグ‧相談‧壁打ち‧AIエージェント ChatGPT / Claude / Gemini / NotebookLM 情報検索、情報収集、壁打ち、アイデア出し、要約、翻訳、リサーチ Devin / jules 要件定義からデプロイまでを⾃律的に⾏うAIエージェント Notion AI / Figma AI 情報検索、要約⽣成、議事録作成、レタッチ
8. © Findy Inc. 8 AIエージェントの活⽤ • 2025年から複数のAIエージェントを同時に試し、社内の知⾒を積 み重ね • ビジネスやデザインチームなどでも活⽤が増加
9. © Findy Inc. 9 Claude APIの活⽤ • 2025年から、ほぼ制約を設けずにClaude APIを配布 • 社内で活⽤事例が共有され利⽤が増加
10. © Findy Inc. 10 MCP Server の活⽤ • 2025年からMCPを活⽤して既存のナレッジをAIフレンドリーにす ることで、開発の加速を実現 • ファインディ社内でMCP Serverを活⽤している事例 ◦ 社内ドキュメントツールと連携し、コンテキストを与える ◦ Figmaと連携し、デザインからコードを起こす ◦ GitHubと連携し、レビューコメントから傾向を分析 ◦ Sentryと連携し、コードベースからエラーの原因を特定 ◦ など…
11. © Findy Inc. AIエージェント時代における 既存コードベース最適化の事例 11
12. © Findy Inc. 12 既存のコードベースを最適化する必要性 • AIはコンテキストを基に学習して提案を⾏う性質 ◦ 効果は既存のコードベースの品質と関連している • 既存のコードベースを最適化することで、価値を最⼤源に発揮す ることが可能 ◦ AIと⼈による開発者が共創する時代において、共にフレンド リーなコードベースにするための最適化が必要 ➔ 7つの観点からファインディ内部で最適化した事例を紹介
13. © Findy Inc. 13 モジュール境界の強制とNxを活⽤したCIの改善 • Team+ではNxを活⽤した100以上のモノレポ構成としている ◦ 差分CI/CD‧テストを可能にし開発⽣産性の向上が⽬的 ◦ モジュールが循環参照しないようにESLintで制限 • AIにおいても⼤きなメリットがあった ◦ nx mcpを導⼊し、Typecheckやテストの実⾏が⾼速化 ◦ 影響範囲が明確でコンテキストを削減でき、精度が向上 ➔ AIエージェントのコンテキストを減らすことで精度向上
14. © Findy Inc. 14 Git hooks を活⽤したガイドレールの導⼊ • Git hooks を活⽤することで最低限の品質を確保 ◦ 指定のタスクランナーが成功しないとコミットできなくする ◦ 無駄なCIの実⾏を抑え、AIに修正のヒントを与えられる • GIt hooksにある程度時間がかかることを許容する ◦ ⼈が作業すると時間がかかって不便だがAIエージェント前提 ではむしろスピードアップに繋がる ➔ ローカルでのガイドレールを導⼊し品質やスピードを向上
15. © Findy Inc. 15 ドキュメンテーションの充実 • 規約‧アーキテクチャなどをテキストで⽤意 ◦ これらをリポジトリ内に保存しておくことで、コンテキスト として参照される • ナレッジが分散したり古かったりすると、AIの精度が低下 • 特にAPIドキュメント(Open API, GraphQLスキーマ)は必須 • MCP Serverを活⽤して、さらなるコンテキスト取得に期待 ➔ プロジェクトに応じた精度の⾼いアウトプットが実現
16. © Findy Inc. 16 カスタムインストラクション • AIにコンテキストやルールを教えるための設定 ◦ .github/copilot-instructions.md CLAUDE.md .claude など • リポジトリにコミットして関係者全員で共有 • プロンプトで指定せずともAIが事前情報として読み込まれる ◦ 使う開発者側は意識する必要なし • ドメイン知識、コーディング規約などを設定 ➔ プロンプトで指⽰不要になり安定したアウトプットが実現
17. © Findy Inc. 17 統⼀されたコーディング規約 • 既存コードベースの命名規則やロジックを統⼀ • AIのアウトプットに⼀貫性が⽣まれる ◦ AIが既存のコードベースを⾒つけられやすくなる ◦ 既存のコードベースを再利⽤しやすくなる ◦ ファイルや実装の探索が迅速になる ◦ 曖昧なプロンプトでも理解されやすくなる ➔ 既存と⼀貫性を持ったアウトプットが実現
18. © Findy Inc. 18 不要なドキュメント‧コードの削除 • 不要なコードベースはなるべく早く削除する • AIが不要なコードベースも同じく把握してしまう ◦ これらの情報がコンテキストとして参照される ◦ これらの情報を元に出⼒されてしまうことがある • ⼈間にとっても古いコードベースは混乱の元 • リファクタを積極的に⾏うことでこれらを回避可能 ➔ 新鮮なコードベースを元にしたアウトプットが実現
19. © Findy Inc. 19 プロンプトを記録 • 成功事例‧失敗事例問わずに使ったプロンプトを社内に記録 ◦ Pull requestやドキュメントなどに記録 • プロンプトがわかるメリット ◦ レビュアーが変更内容とプロンプトの⼀致を確認可能 • プロンプトが残るメリット ◦ 機能追加や修正時にプロンプトを使い回すことが可能 ➔ 社内への知⾒の積み上げが実現
20. © Findy Inc. 今後の展望とまとめ 20
21. © Findy Inc. 21 まとめ • AIは⽇々進化を続けており、様々なアプローチが登場 • ⾃律的にタスクを遂⾏する「エージェントAI」が台頭 • AIの精度を上げるために既存のコードベースの最適化が必要 • とにかく試すことで、知⾒を積み上げ今後のAIの進化に備える