[2026-12-12]あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜

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あの日僕が見た胡蝶の夢  〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜  株式会社マネーフォワード  ERP開発本部福岡第一開発部  Guardianグループ  手島尚人 / tosite  2025-12-12  福岡Tech LT大忘年会  マネーフォワード新福岡開発拠点 

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スポンサーセッション〜株式会社マネーフォワード〜 

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スポンサーセッション〜株式会社マネーフォワード〜  株式会社マネーフォワード   ERP開発本部福岡第一開発部  Guardianグループリーダー  手島尚人 / tosite 

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結論ファースト 

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パフォーマンスチューニングしたいけど怖い！  ↓  AIナントカシテー  ↓  仕組みを作って計測してみた！ ← イマココ  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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パフォーマンスチューニングと一口に言っても・・・  どこから手を付けていいのか  どんな影響があるのか  何をどう見ればいいのか  わかりませんよねえ  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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大量のデータの準備や  測定までのステップが多く  AI導入を断念しがち  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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この問題にどうアプローチしていったのか？  を今日はお話しします！  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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ステップ1  測定ツール 

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パフォーマンスチューニングに必要なものは  「クエリログ」  「メモリ利用率」  「EXPLAINログ」  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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毎回取るのめんどくさい  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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ということで作りました！その名も  「ブロックで囲ったらその中で実行した処理の  パフォーマンスを計測してログファイルに  出力してくれる」くん！  ＼なげぇ・・・／      あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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作り方は皆さん  AIにでも聞いてください  ＼丸投げぇ・・・／  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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ステップ2  ベンチマークテスト 

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測定ツールはできた、だが  ベンチマーク測定・パフォーマンス分析に  必要なものは「大量のデータ」  でも本番でテストはできない  検証環境でも大量のデータを作るのは大変・・・  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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でも世の中には簡単に、しかも大量に  データを作る方法があるんです  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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そう、RSpecならね！  ＼な、なんだってー／  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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わい「このプルリクで変更があった部分に該当する  機能のリクエストスペックに大量のデータを作って。  テストが通るまでリトライして」  AI「おかのした」  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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👍 あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜  👍

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準備はバッチリ！  いざ計測へ  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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ステップ3  計測 

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この段階で以下の3つが揃っています  「変更を加えたプルリク」  「測定ツール」  「ベンチマークテスト」  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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まずは現在のmainブランチで  「変更を加えた部分のベンチマークテスト」  を使ってパフォーマンスを測定します  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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その後、変更を加えたブランチで再度  「変更を加えた部分のベンチマークテスト」  を使ってパフォーマンスを測定します  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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さあ分析の時間だ  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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ステップ4  分析 

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この段階で以下の3つが揃っています  ①「変更を加えたプルリク」  ②「測定ツール」  ③「ベンチマークテスト」  ④「③の変更前の測定結果」  ⑤「③の変更後の測定結果」  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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I have a   変更前の測定結果〜♪   あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜  log

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I have a  変更後の測定結果〜♪   あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜  log log

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Nn〜♪  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜  log log 💥

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出力結果とプルリクの変更を元に   パフォーマンスの変化に対する洞察と   起こり得る懸念についての   レポートを作って  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜  log log

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あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜  WOW！  便利！ 

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まとめ 

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現在はテストフェーズですが  「テストコードをインターフェースとしてAIと連携する」  アプローチは非常に有益であると感じました  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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これからも育てていって  実用に足るプロンプトに育てていければ  いいなと思っております  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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話足りないので続きは懇親会で！  福岡Tech LT大忘年会、楽しんでいってください！  あの日僕が見た胡蝶の夢〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜 

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これからも技術・生成AIの力でどんどんと  「みんなにとって優しい」改善  を推進していきますので  今後の活躍にご期待ください！  生成AIで変える問い合わせの未来〜チームグローバル化の香りを添えて〜  ご清聴ありがとう  ございました 