概要
https://speakerdeck.com/yukukotani/scale-out-your-claude-code
詳細内容
## Scale out your Claude Code ~自社専用Agentで10xする開発プロセス~
https://speakerdeck.com/yukukotani/scale-out-your-claude-code
AIによる実装加速の限界を乗り越え、生産性を10倍にするには、AIエージェントを開発プロセス全体に自動的に組み込むべきだと提唱します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 98/100 | **Annex Potential**: 97/100 | **Overall**: 96/100
**Topics**: [[AI Agent, Development Process Redesign, Productivity, Claude Code, Jira Integration]]
現代のAIコーディングツール、特にClaude Codeは実装フェーズの速度を飛躍的に向上させるものの、プロダクト開発全体の生産性が劇的に向上しない課題を指摘します。レビューや受け入れテストの重さ、要件定義の曖昧さ、見積もりの慣性、開発者の認知負荷、活用レベルのばらつきなどがその原因です。本記事は、この限界を打破し、生産性を10倍に引き上げるには、AIエージェントを開発プロセス全体に自然に組み込み、自動的に動作させる「AIエージェント前提のシン・開発プロセス」への再設計が不可欠であると提唱します。
この新しいアプローチでは、AIエージェントは開発者の認知負荷の外側で機能し、投機的にプロトタイプ実装を行うことで、開発者はAIの成果物を前提として見積もりや議論を進められます。具体的なプロセスとして、Jiraチケット起票をトリガーにAIエージェントが自動的にプロトタイプを実装し、それをもとにスプリントプランニングやデリバリーを行う流れを説明します。プロトタイプがそのままリリース可能な水準であれば、開発工数はほぼゼロになる可能性も示唆されています。
Ubie社が開発した自社専用Agent「Uvin」は、Jiraチケットからの自動実装やSlack連携を通じて、開発プロセスに深く組み込まれています。技術的にはGitHub Issuesをセッション、GitHub Actionsを実行基盤とし、自由度の高い設計のためにClaude CodeのBase Actionを利用。複数リポジトリのチェックアウト、明示的な実装計画の作成、チームごとのコンテキスト注入などを自前で制御しています。これにより、特定のAIモデルへの密な依存を避けつつ、自社の開発プロセスに高度に結合し、AIエンジンの入れ替えも容易にしています。
また、既存のAIコーディングツールであるDevinと比較し、Devinが確認を求めて停止しがちである点、プロンプトエンジニアリングの自由度が低い点、VMベースで環境が汚染されやすい点、処理が遅い点などを挙げ、自社開発の優位性を強調しています。このアプローチの核心は、小手先のAI活用にとどまらず、プロセス全体を変革し、資産として残るコンテキスト整備に投資することで、真の10倍の生産性向上を実現することにあります。