[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〜

福岡Tech LT大忘年会
スポンサー紹介セッション
https://moneyforward.connpass.com/event/375276/

ブログ: https://moneyforward-dev.jp/entry/2026/01/22/performance-tuning-using-rspec-and-ai

Transcript

1. 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

2. スポンサーセッション 〜株式会社マネーフォワード〜

3. 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

4. 結論ファースト

5. 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〜

6. 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〜

7. 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〜

8. 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〜

9. ステップ1
 測定ツール

10. 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〜

11. 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〜

12. 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〜

13. 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〜

14. ステップ2
 ベンチマークテスト

15. 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〜

16. 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〜

17. 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〜

18. 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〜

19. 👍 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〜
 👍
20. 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〜

21. ステップ3
 計測

22. 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〜

23. 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〜

24. 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〜

25. 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〜

26. ステップ4
 分析

27. 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〜

28. 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
29. 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
30. 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 💥
31. 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
32. 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〜

33. 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！

34. まとめ

35. 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〜

36. 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〜

37. 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〜

38. 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