CircleCI Developer Meetup(仮) Opening

CircleCI User Meetup 2026年7月30日 岡本 秀高 ( @hidetaka_dev ) CircleCI Senior Field Engineer ○ circleci 1

自己紹介 Hidetaka Okamoto（岡本秀高） • CircleCI Senior Field Engineer • AWS Community Builder (Serverless) / AWS Samurai 2017 • 年間200本ペースで記事を書く人 https://qiita.com/CircleCIJapan 2

• https://qiita.com/CircleCIJapan

この場の位置づけ Why User meetup ?

この場の位置づけ サービス提供元以外からの視点で CircleCI や CICD への取り組みを知る ドキュメントにない、説明しにくい 「リアルな課題やユースケース」の共有 4

この場の位置づけ 他社の実践を持ち寄り、 「うちは合っている／別の視点があった」と気づける場

CircleCI ユーザーミートアップ ・ 2026年7月30日（水） 本日のタイムテーブル 時間 セッション 19:00 – 19:10 オープニング ＆ CircleCI 最新アップデート 19:10 – 19:25 計測から始める CI 改善：3倍の高速化を実現した秘訣 19:25 – 19:40 CircleCI で PR ごとに検証・プレビュー環境を自動構築する方法（仮） 19:40 – 19:50 Chunk Sidecar 社内活用事例 LT 19:50 – 20:00 FAQ・クロージング・アンケートのご案内 20:00 – 21:00 ネットワーキング（軽食・歓談） スピーカー CircleCI 岡本 秀高 株式会社ウォンテッドリー 水野 雅之 様 株式会社Facilo 山田 直行 様 CircleCI Makoto Mizukami CircleCI 岡本 秀高

Opening Talk: CICDの現状と、 CircleCIの取り組みをざっくりお伝え 岡本 秀高 ( @hidetaka_dev ) CircleCI Senior Field Engineer ○ circleci 1

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

なぜ CI の実行量は大きく増えたのか？

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 11

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

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 AIによるPRが ここで詰まる AI の速度を、Outer Loop が減速させている

AI駆動開発によって増加する「見落とされがちなコスト」 CI ジョブの実行コスト エージェントが書いたコードの検証を 全てCIで実行させた時の副作用。 ローカルでやるべき検証についても、 CI上で複数回実行されている。

AI駆動開発によって増加する「見落とされがちなコスト」 CI ジョブの実行コスト エージェントが書いたコードの検証を 全てCIで実行させた時の副作用。 ローカルでやるべき検証についても、 CI上で複数回実行されている。 エージェントのトークン・クレジット CIやレビューエージェント任せの検証では、 早期フィードバックが困難。 小さなミスをAIが見落とし、大きなバグとして CIが検知する。 手戻りやエラーログ読み取り時のトークン・クレジット消費がそのまま追加コストへ

AIの開発速度にあったフィードバックループを開発サイクルへ Change Inner loop Outer loop Debug Plan Validate Code Release Build Deploy Validate Feedback 16

Solution AIの速度に合わせた開発サイクルを作る３ステップ 01 開発サイクルの 「詰まり」を可視化 Inner Loop / Outer Loopのどこで 生成されたコード / PR は滞留しているか？ 17

Solution AIの速度に合わせた開発サイクルを作る３ステップ 01 開発サイクルの 「詰まり」を可視化 Inner Loop / Outer Loopのどこで 生成されたコード / PR は滞留しているか？ 02 実装内容の検証を シフトレフト コードをpushする前にできる検証を CI フェーズまで後回しにさせていないか？ 18

Solution AIの速度に合わせた開発サイクルを作る３ステップ 01 開発サイクルの 「詰まり」を可視化 Inner Loop / Outer Loopのどこで 生成されたコード / PR は滞留しているか？ 02 実装内容の検証を シフトレフト コードをpushする前にできる検証を CI フェーズまで後回しにさせていないか？ 03 Outer Loopを AI の速度に追従する CI / CDやAIレビューの待ち時間は もっと短くできないのか？ 19

AI時代の開発に備えた CircleCIの機能アップデートダイジェスト

CIパイプラインを AI の速度に合わせる 3機能 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 Auto Rerun & SSH Debug 失敗したテストを、指定した回数まで自動的にリトライ ジョブにSSHで直接アクセスしてデバッグ 21

CircleCIのデータを Open Telemetry 連携できるようになりました CI / CD のデータを Open Telemetry ( OTEL )連携で監視ツールに送信 会社・チームで管理したい指標をダッシュボード化 DORA Four keys / CICDパフォーマンス / etc GitHub / Claude Codeなどと組み合わせた 開発サイクル全体のモニタリング 実装からデリバリーまでを１つのサービスで集約監視 22

AI の開発サイクルにおける 開発者としての疑問

AIは、手元での検証を正しく・適切に実施しているのか？ Change Inner loop Outer loop Debug Plan Validate Code Release Build Deploy Validate Feedback 24

Chunk Sidecar Inner Loop https://chunk.ai/ Debug インナーループ で早期の検証、 AI slop をより効率的に捕捉する while the agent codes Hookやスキル の簡単セットアップ Validate CI 相当の環境で、高速に検証 Chunk sidecar 主要コーディング AI に対応 Microbuild 25

• https://chunk.ai/

より速いフィードバック、 より少ないトークン CI 相当の検証を AIの速度で高頻度に実行。 エージェントが手元で検証を実施した状態で Outer Loopの Pull Request としてコードを提出。 ● エージェントは素早く間違いに気付け、 27 秒 CIだと５分かかる検証タスクが、 microbuildで30秒以下に 78 % Checkout等のセットアップを省略 フル CI パイプラインより高速に 68 % 早期フィードバックの実現で AI のトークン効率を大幅改善 より精度の高いコードを少ないトークンで提出 ● 開発者は壊れた PR に注意を奪われず、 復旧作業による時間ロスも削減 「検証済みのコードをレビューに出す」という、 開発サイクルのあるべき姿を Chunk の力で実現 *社内検証結果に基づく数値 26

CircleCI ユーザーミートアップ ・ 2026年7月30日（水） 本日のタイムテーブル 時間 セッション 19:00 – 19:10 オープニング ＆ CircleCI 最新アップデート 19:10 – 19:25 計測から始める CI 改善：3倍の高速化を実現した秘訣 19:25 – 19:40 CircleCI で PR ごとに検証・プレビュー環境を自動構築する方法（仮） 19:40 – 19:50 Chunk Sidecar 社内活用事例 LT 19:50 – 20:00 FAQ・クロージング・アンケートのご案内 20:00 – 21:00 ネットワーキング（軽食・歓談） スピーカー CircleCI 岡本 秀高 株式会社ウォンテッドリー 水野 雅之 様 株式会社Facilo 山田 直行 様 CircleCI Makoto Mizukami CircleCI 岡本 秀高