概要
メンバー減少による負荷を軽減するため、AIエージェントとGitHub Actionsを活用して企画・レビュー・監視・振り返りの各工程を自動化し、開発リードタイム短縮と会議の効率化を実現した事例。
詳細内容
ZOZOのWEAR開発チームが取り組んだ、少人数体制でも開発速度を維持するためのワークフロー改善事例です。主に5つの領域でAIと自動化を導入しています。1. **AIによるアイデア出し**: Confluenceのコンテキストと過去の採用・不採用アイデアをAIに学習させ、スコアリング機能付きで施策案を自動生成。2. **レビュー放置の防止**: GitHub Actionsで定期的に未着手PRをチェックし、3時間経過でSlack通知。3. **動的なApprove数判定**: 修正ファイルやAIによるリスク評価に基づき、必要な承認数を1件または2件に動的に変更し、軽微な修正の滞留を解消。4. **エラー監視の効率化**: Sentry/Datadog/Splunkの情報をAIが収集・分析しSlackにレポートすることで、朝会のエラー確認時間を60分から20分へ短縮。5. **KPTの深化**: Miroの付箋内容をAIが深掘りし、議論の種となる問いを自動追加。これらの施策により、PRマージまでのリードタイムが30時間から20時間以内へ改善するなどの成果を得ています。