Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
フルサイクルエンジニアリングをAI Agentで全自動化したい 〜構想と現在地〜
Search
Kaito Minatoya
December 23, 2025
Programming
0
120
フルサイクルエンジニアリングをAI Agentで全自動化したい 〜構想と現在地〜
Kaito Minatoya
December 23, 2025
Tweet
Share
More Decks by Kaito Minatoya
See All by Kaito Minatoya
開発生産性を上げながらビジネスも30倍成長させてきたチームの姿
kamina_zzz
2
2.3k
組織と文化から設計するエンジニア採用ストラテジー
kamina_zzz
0
1.1k
Other Decks in Programming
See All in Programming
AIエージェントを活かすPM術 AI駆動開発の現場から
gyuta
0
450
バックエンドエンジニアによる Amebaブログ K8s 基盤への CronJobの導入・運用経験
sunabig
0
170
안드로이드 9년차 개발자, 프론트엔드 주니어로 커리어 리셋하기
maryang
1
130
GISエンジニアから見たLINKSデータ
nokonoko1203
0
180
AIコーディングエージェント(NotebookLM)
kondai24
0
220
LLM Çağında Backend Olmak: 10 Milyon Prompt'u Milisaniyede Sorgulamak
selcukusta
0
130
ゆくKotlin くるRust
exoego
1
130
実は歴史的なアップデートだと思う AWS Interconnect - multicloud
maroon1st
0
240
re:Invent 2025 のイケてるサービスを紹介する
maroon1st
0
140
tsgolintはいかにしてtypescript-goの非公開APIを呼び出しているのか
syumai
7
2.3k
まだ間に合う!Claude Code元年をふりかえる
nogu66
5
870
公共交通オープンデータ × モバイルUX 複雑な運行情報を 『直感』に変換する技術
tinykitten
PRO
0
160
Featured
See All Featured
BBQ
matthewcrist
89
9.9k
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
89
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.5k
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
0
60
Game over? The fight for quality and originality in the time of robots
wayneb77
1
65
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.6k
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
88
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
120
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
190
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
23
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
170
Transcript
フルサイクルエンジニアリングをAI Agentで全自動化したい 〜構想と現在地〜 2025 / 12 / 23 Ubie株式会社 Software
Engineer / Tech Lead 湊谷 海斗
2 @me 2 Minatoya Kaito 湊谷 海斗 @kamina_zzz Ubie, inc.
Software Engineer / Tech Lead Music 🎸, Camera 📷, Fishing 🎣, Poker ♠, Game 🎮, Drinking 🍻, Camping ⛺
3 3 Ubie について
4 怠惰の極地 ・ストリームアラインドチームの開発者はフルサイクルエンジニアリングを実践している 具体的には… 1. PBI(プロダクトバックログアイテム)の作成 2. 実装 3. テスト
4. デプロイ 5. システム・事業メトリクスの分析 https://netflixtechblog.com/full-cycle-developers-at-netflix-a08c31f83249
5 怠惰の極地 ・ストリームアラインドチームの開発者はフルサイクルエンジニアリングを実践している 具体的には… 1. PBI(プロダクトバックログアイテム)の作成 2. 実装 3. テスト
4. デプロイ 5. システム・事業メトリクスの分析 https://netflixtechblog.com/full-cycle-developers-at-netflix-a08c31f83249 やることが ……多い!
6 怠惰の極地 ・ストリームアラインドチームの開発者はフルサイクルエンジニアリングを実践している 具体的には… 1. PBI(プロダクトバックログアイテム)の作成 2. 実装 3. テスト
4. デプロイ 5. システム・事業メトリクスの分析 https://netflixtechblog.com/full-cycle-developers-at-netflix-a08c31f83249 全部 AI に丸投げしたい!
7 怠惰の極地 目指したところ: 「全部AI Agentにやらせて、自分は『デプロイしてヨシ!』って言うだけの係になりたい」 https://netflixtechblog.com/full-cycle-developers-at-netflix-a08c31f83249
8 目指す体験 1. 企画: 私が「こういう機能があったら良さそう」とチャットにふわっと投げる。 2. PBI化: AIがそれを拾い、仕様に落とし込んでPBIを作成する。 3. 実装:
AI Agentがコードを書き、PRを作成する。 4. 検証: PR作成と同時にPreview環境へデプロイ。AIがオンデマンドのE2Eテストコードを書いて実行す る。 5. 承認: ここで初めて人間が登場。「いいじゃん」と承認ボタンを押す。 6. 分析: デプロイ後、AIがログやメトリクスを監視。「数値が悪化したのでロールバックしました」や「A/Bテス トでB案が勝ったので本採用します」といった判断まで行う。 7. 次の企画: 分析から得た示唆や他の情報から「次に行うべき修正の企画出し」が提示される。
9 目指す体験 1. 企画: 私が「こういう機能があったら良さそう」とチャットにふわっと投げる。 2. PBI化: AIがそれを拾い、仕様に落とし込んでPBIを作成する。 3. 実装:
AI Agentがコードを書き、PRを作成する。 4. 検証: PR作成と同時にPreview環境へデプロイ。AIがオンデマンドのE2Eテストコードを書いて実行す る。 5. 承認: ここで初めて人間が登場。「いいじゃん」と承認ボタンを押す。 6. 分析: デプロイ後、AIがログやメトリクスを監視。「数値が悪化したのでロールバックしました」や「A/Bテス トでB案が勝ったので本採用します」といった判断まで行う。 7. 次の企画: 分析から得た示唆や他の情報から「次に行うべき修正の企画出し」が提示される。 既にできているところもある
10 現在地: やりたいこと →デプロイまで
11 現在地: やりたいこと →デプロイまで
12 現在地: やりたいこと →デプロイまで
13 現在地: やりたいこと →デプロイまで
14 現在地: やりたいこと →デプロイまで
15 現在地: やりたいこと →デプロイまで
16 怠惰の極地 目指したところ: 「全部AI Agentにやらせて、自分は『デプロイしてヨシ!』って言うだけの係になりたい」 https://netflixtechblog.com/full-cycle-developers-at-netflix-a08c31f83249
17 技術スタック ・Slack, JIRA, GitHub, Claude Code ・Ubie では体感として Claude
Code が良さそう ・claude-code-base-action をもとに自作した GitHub actions で Claude Code を動かしている ・理論上 local の Claude Code と同じ性能が得られる
18 Why チケット駆動? ・チケット=「AIへの構造化されたプロンプト」 ・トレーサビリティ ・最初から AI が 100% 完璧に仕事を完遂はできない
・書き換えながら中間表現として共有メモリとして機能する ・Engineer以外も含む人間でも AI でも修正しやすい ・ステータス管理 ・メトリクス確認中→十分なサンプルサイズが集まってから分析する必要
19 今後の展望 ・merge & deploy の自動化 ・分析からレポーティング、次の企画へと完全自動化 ・エラーやシステムメトリクスの監視、自動復旧 ・より大きな機能開発、リファクタリング、リアーキテクチャなどなど
20 ご静聴ありがとうございました! We Are Hiring! 💪 https://recruit.ubie.life/