2,800万ワークフローから見た、 AI 時代の「詰まらない」開発戦略

AWS Summit Japan 2026｜PRT279-S｜2026年6月26日 2,800万ワークフローから見た、 AI 時代の「詰まらない」開発戦略 Inner Loop と Outer Loop の不均衡が、AI 時代の開発生産性の死角 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（10月末に幕張再訪予定） 2

CircleCI について AI 速度でコードを検証する、 世界トップクラスの CI/CD プラットフォーム 10K 200万 9,000万 300+ 顧客企業 ユーザー（開発者） 月間ビルド数 従業員数（全世界） ISV / DNB 小売・消費財 運輸・物流 ヘルスケア・製薬 メディア・広告 DevOps・セキュリティ

Problem コーディング AIを入れたのに 思ったよりも成果が出ない コードを書く時間は減ったが レビューと修正指示で忙しい 4

２つの問題の裏にある共通項 フィードバックサイクルが コード生成の速度と一致していない 5

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 6

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 Review Test Deploy Release 10x 1x 1x 1x 1x 7

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 8

世界中の CI 実ワークフロー実⾏を CircleCI が分析 平均スループット 2,800万 ワークフロー +59% 前年⽐ / 全プロジェクト平均 出典: CircleCI State of Software Delivery Report 2026 https://circleci.com/resources/2026-state-of-software-delivery/ 過去7年で⾒たことのない規模の変化が 開発の現場で発⽣している 9

• https://circleci.com/resources/2026-state-of-software-delivery/

調査結果 01｜ブランチ別 コードの量は増えたが、本番に届く変更は減った 中央値チーム / ブランチ別スループット前年比 +15.2% −6.8% feature ブランチ 書く活動は増えた main ブランチ 本番に届く変更は減った main の成功率は 70.8% ── 過去 5 年で最低 マージ試行の約 3 割が失敗している（推奨ベンチマーク 90%） 出典: CircleCI 2026 State of Software Delivery（2,800万ワークフロー）

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 11

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 12

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 13

CIサービスの移行だけで リードタイムを２５分短縮 「CI機能に特化したツールならではの使い勝手の良さをと ても気に入っています。エンジニアの間にも、『自分たちで 主体的にテストを実施していこう』『サイト信頼性エンジニア リング（SRE）のメンバーに負担をかけずに、自立してサー ビス品質の改善を進めよう』といった前向きな意識が広がっ ているように感じます」 https://circleci.com/ja/case-studies/andpad/ CI の高速化は 生産性に貢献する 14

• https://circleci.com/ja/case-studies/andpad/

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 15

Chunk Automation Beta CI 連携型のコーディングエージェントで、Outer Loop の日々のタスクを自動化する CI と連携した コーディングエージェント MCP 対応 スケジュール実行 ベータ期間中は無料 16

堅牢な Outer Loop が、 本番の価値を担保する Release Build Gen. 2 スケーラブルな CI 実行インフラ（ Gen.2） ビルドの高速化とコスト最適化を実現 Smarter Testing チェックすべきテストだけを実行し、待ち時間を高速化 Deploy Test Smarter Testing Chunk Automation CI エキスパートな AI エージェントで 人間がやるタスクを削減 17

Outer Loop の実装テンプレート 03｜出荷を堅牢にする（ OUTER LOOP） 出荷の堅牢化は、ゼロから設計しない AWS Deployment Pipeline Reference Architecture（DPRA）── AWS 公式のリファレンス AWS キーを、CI に置かない OIDC のキーレス認証を、リファレンス実装が標準で構成済み 失敗しても、即時に戻せる CodeDeploy Blue/Green ＋ CircleCI デプロイ管理で記録・昇格・ロールバック セキュリティは、組み込み済み Trivy・GitGuardian・cdk-nag を全工程に標準装備 https://github.com/aws-samples/aws-deployment-pipeline-reference-architecture

• https://github.com/aws-samples/aws-deployment-pipeline-reference-architecture

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 19

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 20

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 21

Next generation AI SDLC コードを pushする前に、 CI相当環境で軽量チェックを完了させる Change Inner Loop Outer Loop Debug Plan Validate Code Release Build Deploy Test Chunk sidecar Microbuild Feedback 22

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 23

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 24

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 25

何よりも大切なこと Outer Loopの「詰まり」を可視化する

自チームの現在地 パイプラインの健康は、 3 つの指標で測れる 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（2025年9月・2,800万ワークフロー）

自チームの現在地 パイプラインの健康は、 3 つの指標で測れる CircleCI Insight Dasboard (無料) OTelを利用したo11yツールとの連携

Solution 均衡を取り戻す、 3 つの打ち手 01 現在地を 計測する スループット・成功率・MTTR を継続的に見る 02 書いた瞬間に 検証する push 前に、CI 相当環境で軽量チェックを完了 03 出荷を 堅牢にする 速く・確実に・自動で回復するパイプライン 支える機能: CircleCI Insights 支える機能: Chunk Sidecar ＋ Microbuild 支える機能: Gen.2／Smarter Testing／Chunk

AI 時代の「詰まらない」開発戦略は 検証とデリバリーから 前年比スループット成 長率（帯別） +97% 7/21 14:00-15:00 ロング版のウェビナー開催！ AWS DPRAの詳細や AI時代のフィードバックサイクルを 高速化する方法をデモ付きでご紹介 +47% https://circleci.connpass.com/event/398157/ +25% +0% 下位 25% +4% 中央値 上位 25% 上位 10% 上位 5% X: @hidetaka_dev Qiita: https://qiita.com/circlecijapan EN: https://loop.circleci.com/ 30

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