マージ後の検証： Inner Loop とOuter Loop の設計

CircleCI × CodeRabbit 共催ウェビナー｜ 2026年6月 マージ後の検証： Inner Loop とOuter Loop の設計 安心してリリースするためにCI/CDでできることとは？ 岡本 秀高 ／ CircleCI シニアフィールドエンジニア 1

自己紹介 Hidetaka Okamoto (岡本秀高 ) ● CircleCI Senior Field Engineer ● AWS Community Builder ( Serverless ) AWS Samurai 2017 ● 年間150本ペースで記事を書く人 ● 猫好きのヒカセン 2

コーディングエージェント登場前夜 開発サイクルは Inner (手元の開発 )と Outer ( PR作成後 ) で等速だった 3

AI による変化 AI は開発サイクルの「一部分」だけを高速化した Code Test Review Deploy Release 10x 1x 1x 1x 1x 4

生成AIが Inner Loop で作るコードを、 Outer Loop が捌けていない Change ジョブキュー PR待機列 Release Build Deploy Test • AI は迅速にコードを生成する • 検証は、すべて push の向こう側にある • 失敗と再実行が、待機列をさらに伸ばす • AI は CI が終わるまでただ待機する AI の速度を、Outer Loop が減速させている Feedback 5

AIの速度を活かすために やるべき２つのこと Outer Loopの 詰まりを減らす Inner Loopからの キューを減らす Change ジョブキュー PR待機列 Release Build Deploy Test Feedback 6

Outer Loop の詰まりを減らす CI の高速化は、バッチ処理の高速化として考える ジョブの特性に合わせて、2 つのスケール戦略を使い分ける スケールアップ スケールアウト CPU バウンドなジョブ（コンパイル等） メモリ要求の大きい E2E／統合テスト テスト数が多いジョブ（ユニット・回帰） コンテナ並列で実行時間を 1/N に 過剰スペック ＝ コスト増 ／ 過小スペック ＝ 実行時間増 → 総コスト増 7

Smarter Testing Beta テスト結果を継続分析し、必要なテストのみを選別・実行する最適化機能 影響のないテストの自動スキップ コードの変更差分を瞬時に解析し、関係のないテストを排除して CI 時間を 大幅に削減 並列実行の動的最適化 選別されたテストを複数ジョブへ自動分割し、コンテナの計算リソースを無 駄なく活用 次回の高速化に向けた自動学習 実行後のカバレッジを継続分析し、次回の選別精度を高める影響度データ を自動更新 8

AWS DPRA x CircleCI Inner / Outer Loopsでの検証とフィードバックサイクルの設計で実現 Gen. 2 Deploy Marker Smarter Testing 9

AI による変化 エージェント時代の WFにおける「摩擦」の解消 Code Test Review Deploy Release 10x ↑ ↑ 1x 1x 10

AWS Deployment Pipeline Reference Architecture（DPRA） デプロイパイプラインに必要な７要素 Automation Consistency Fast Feedback Small Batches Always Deployable Orchestration Measured https://aws-samples.github.io/aws-deployment-pipeline-reference-architecture/#business-outcomes

• https://aws-samples.github.io/aws-deployment-pipeline-reference-architecture/#business-outcomes

AWS DPRA x CircleCI いつ何をデプロイしたかを記録・比較する

記録して ロールバック可能にする ● マーカーを設定して デプロイ状況を記録 ● ダッシュボードから 任意のバージョンにロールバック 特にインシデントのような状況では。スクリプトがどのよ うに動作しているかを事前に理解したくないですよね。 < 中略> ロールバックしたいコミットハッシュを指定するだ けで済むのは、本当に助かりました。 https://circleci.com/blog/how-perk-recovers-faster-with-centralized-rollbacks/ 13

• https://circleci.com/blog/how-perk-recovers-faster-with-centralized-rollbacks/

AWS DPRA x CircleCI CI / CDからのフィードバック速度や精度を可視化する

3 つの指標で、現在地を測る 指標 中央値 Top 5% 推奨ベンチマーク スループット（日次） 1.71 13.36 1 以上 成功率（main・平均） 70.8% ― 90% 復旧時間（MTTR） 72 分 1分36秒 60 分 出典: CircleCI 2026 State of Software Delivery（2,800万ワークフロー） 感覚ではなく、数字で現在地を知る ── まずはここから 15

AI 駆動開発のボトルネックは、 Inner / Outer Loopのどこにあるか？ 16

金曜日は AWS Summit Japan でお待ちしております！ 17

INNER LOOP VALIDATION Chunk Sidecar PREVIEW Inner Loop（ローカル環境）にて、CIの検証を実施する mirrors CI な環境 <60秒 でフィードバック 主要コーディング AI に対応 $ brew install CircleCI-Public/circleci/chunk 18