概要
estieが実践する、AIを活用してリリース前のセキュリティ・法務・営業観点等のチェックを自動化し、人的ミスを防ぐ「プロダクトリリースハーネス」の構築手順と運用の要諦。
詳細内容
急成長するマルチプロダクト環境において、リリース直前の「抜け漏れ」を防ぐための安全装置「プロダクトリリースハーネス」の作り方を解説した記事です。この仕組みは、人間が判断する前にAIが機械的にリスクを洗い出す4ステップで構成されています。
1. **チェックリストの「正本」化**: AIに網羅案を出させた後、「リリースを止めるべきか」という基準で絞り込み、自社固有の観点（セキュリティ、法務、AIガバナンス等）を含む約100項目のリストをGit管理します。
2. **AIスキャンの判定5区分**: リポジトリをAIに読ませ、「Pass/Fail/要確認/未検証/対象外」の5段階で判定。特に「証拠がないものは未検証とする」という厳格なプロンプト設計により、AIのハルシネーション（嘘）を防ぎます。
3. **コード外証跡の収集**: Slackやドキュメント、インフラ定義などの外部ソースから証跡を集め、「未検証」を減らす工程を分離して精度を高めます。
4. **PRへの集約**: 結果をPull Requestとして集約し、最終的なGo/No-Go判断は人間が行う責任の切り分けを徹底します。
価値の本質は自動化そのものではなく、社内の専門家の知見を形式知化した「チェックリスト」にあり、これを継続的に改善するサイクルが組織の品質基準を底上げすると述べています。