20260723_大規模マイグレーションからみえた持続的な開発に必要なもの

AIで変わった開発速度のウラ側。大規模toCアプリの週1リリースプロセス【asken｜Omiai】
https://asken.connpass.com/event/399321/]

で用いた登壇資料です。

Transcript

1. 大規模マイグレーションからみえ たAI開発の有用性と課題 株式会社 asken 入江弘紀 2026/7/23 © asken.inc
2. 自己紹介 • 2024年度 asken入社 • あすけんのtoC / toB向けのバックエンド開発 • ◦ コンシューマ向けアプリケーション開発 ◦ 健康経営向けサービス開発 ◦ 特定保健指導向けサービス開発 趣味 ◦ ランニング ◦ 競技プログラミング(A:▪ H:▪) © asken.inc 2
3. プロダクト紹介 「あすけん」は、食べたものを入力すると、自動で栄養素を計算し、 アドバイスがもらえるスマホアプリです 食べたものを入力するだけで カロリー・栄養素を自動計算 管理栄養士からあなたの為の アドバイスが届く 栄養士キャラクターの 未来(みき)さんが あなたに寄り添います! 3 © asken.inc
4. AI開発の現状(生産性と品質) • 生産性・速度の劇的向上 ◦ AIエージェントの現場浸透 ◦ ハーネス（環境）の最適化 • 速度向上に伴う「品質」の課題 ◦ 「欠陥率が不変」でもバグ数は激増 AIの特性（得意な事 / 困難な事）を把握し、 今まで以上の品質を担保する仕組みづくりが必須 © asken.inc 4
5. 今回話す内容について • 大規模なマイグレーションを実施 • 大規模マイグレーションを通して得たAIの有用性と課題 © asken.inc 5
6. マイグレーション対象について • • • • • • asken内部で古くから動作しているアプリケーション 目的は言語/FWのメジャーバージョン更新 動的型付け言語 API / 画面など一通り含む テストコードは一部あり AIを活用して短期間での移行させる方針にかじきり © asken.inc 6
7. 移行の進め方 • • 以下のようなプロセスでAPIごとに移行を実施 AIスキルを活用してAIメインで移行を実施 マイグレー ション PRレビュー 画面/API テスト スキル実行のみ スキル実行 + PR 概要の証跡確認 スキル実行 / 画面の操作 レビュー観点に基づいて レビュー 新旧コードを調査してテ ストパタン作成/API実行 /結果報告 既存コード調査 マイグレ方針参照 API一括コード移植 デプロイ リンタ/ 動作確認 PR作成 © asken.inc 7
8. トークンを燃やして作業をスケール • 人数ではなくトークンでスケール • 手順化により、専門外の人でも同じ型で実行できた • 大量のPRを短期間で処理 いつの間にか生えてきた謎スタンプ © asken.inc 8
9. 結果 • • • • 半年以上かかるとされた作業を約1ヶ月という短期間で進行 1000件以上のPRをマージ 大きな手戻りや障害はなし AIは大規模作業に効いた © asken.inc 9
10. 見えてきた課題 • 以下のような課題も見えてきた ◦ 暗黙の契約は見抜けない ◦ 指示に完全には従わない © asken.inc 10
11. ① 暗黙の契約は見抜けない • • • 処理が正しく動作するために呼び出し先と呼び出し元が共有すべき前提 前提がコード上に表現されていないもの 人の記憶や過去に実装された挙動でしか担保されていないもの 実際に発生した例 IDを払い出していた がなくなる よし通れ Dateです String 三三 実行時の型が異なる FW Class - hoge() HTML部品 FW Base Class - hoge() JS 内部的に払い出され たidを前提とした処 理 FWの明示していない仕様に依存 © asken.inc アプリ側でhoge()を上書きしてい たがAIは見落としてFWのhoge() を呼び出すように移植 オーバロード / フック 11
12. ② 指示に完全には従わない • N -1 問題 ◦ N個中対応したのがN -1個 (微妙に漏れる) • バグ対策をルール化しても再発 ◦ ◦ Lost In The Middle / Context Rotにより作業の精度低下 /指示の見逃しが発生 再発防止をスキルやルールだけでは徹底できず自然言語での指示の限界 ？ Lost In The Middle コンテキスト中の重要な情報の見逃し Context Rot コンテキスト長が増えることによる精度の低下 © asken.inc 12
13. 課題とそれに対する指針 課題: コードに書かれていない契約は守れず、文書化されたルールだけで徹底できない • 契約の明示 • 機械的な検知と作業の保証 © asken.inc 13
14. 契約の明示 • • Design By Contract 型 / スキーマ の徹底 ◦ ◦ • 言語のサポート Database / キャッシュなどで管理されるデータもスキーマ管理 副作用の分離/局所化 スキーマ定義を明示する 具体例 どのような型が返却される か？nullは返却されないのか nullが返却されることを 明示 { hoge: xxx} find(id){} idには何を渡してよいの か User? find(UserId id){} 専用の型を明示 OpenAPI © asken.inc 14
15. 機械的な検知と作業の保証 • • Lint / 静的解析 / 回帰テストなどによる保証 レビュー作業も抜け漏れがないかを機械的に検知する仕組みづくり 具体例 作業結果をJSONの一 覧として添付 コードをgrepして JSONの一覧と突合 JSON 作業証跡による機械的な担保 © asken.inc 15
16. まとめ • • • • AIは開発速度を上げる しかしAIに任せるだけでは品質保証の限界がある 暗黙の契約を明示する 機械的に検知する © asken.inc 16
17. Thank you! © asken.inc 17