ID:70477さん

＃プロジェクト概要 ・WebサービスにおけるAIコードレビューを活用したCI/CD・開発基盤の設計・構築 ＃チーム情報 ・インフラ / SRE / Platform Engineer　1名 ・バックエンドエンジニア　6名 ・ビジネスサイドメンバー 2名（一部開発参加） ＃設計構築内容 【概要】 ビジネスサイドのメンバーが開発に参加する体制への移行に伴い、Pull Request 数が増加し、エンジニアのレビュー負荷がボトルネックとなっていた。 これに対し、GitHub Actions 上で AIコードレビューを自動実行する仕組みを構築し、レビュー品質の均一化と開発スピード向上を目的としCI/CD・開発基盤の改善を行った。 【どのような機能の設計構築か】 ・GitHub Actions を用いた CI/CD 基盤 ・Codex CLI を組み込んだ AIコードレビュー Workflow ・Pull Request コメントをトリガーとした再レビュー自動実行機能 ・他プロジェクトでも流用可能な Workflow テンプレート化 【課題・問題点】 ・ビジネスサイド参加により Pull Request 数が増加し、　エンジニアがレビュー対応に追われる状態となっていた ・レビュー観点が属人化しており、指摘内容・粒度にばらつきが発生していた ・修正後の再レビューにも人手が必要で、同じ指摘を繰り返す非効率な運用となっていた ・AIレビュー導入にあたり、 　- ハルシネーション 　- トークン消費によるコスト増 　- シークレット情報漏洩 　といったリスクへの対応が必要だった 【打ち手・使用した技術】 ・GitHub Actions セルフホストランナー上に Codex CLI を組み込み、Pull Request 作成時に AIコードレビューを自動実行 ・レビュー対象を差分ファイルのみに限定し、不要な情報を除外することでトークン消費を最小化 ・AIに自由回答させず、レビュー観点（Skills）を明示したレビュー方式を採用し、品質の均一化とハルシネーション抑制を実現 ・Pull Request コメントに特定の文字列を入力することで再レビューが自動実行される仕組みを実装 ・検証段階では OpenAI API を使用していたが、運用時のコスト見通しが立たないため、OpenAIアカウントへのログイン方式（Plusプラン）に切り替え固定費モデルとすることでコストを安定化 ・レビュー数増加時はプラン変更のみでスケールアウト可能な構成とした ・シークレット情報は AWS Systems Manager Parameter Store に集約し、GitHub Actions セルフホストランナーからは Assume Role による最小権限アクセスを採用 ・Workflow.yml をテンプレート化し、他プロジェクトでも流用可能な形で GitHub 管理 【成果】 ・エンジニアのレビュー工数を約3割削減 ・レビュー品質の均一化と属人化の解消 ・再レビュー対応の自動化によるフィードバック速度向上 ・ビジネスサイド参加型開発においても品質を維持した開発体制を実現 ・AI活用に伴うコスト不確実性およびセキュリティリスクを抑えた運用を実現

# 自己紹介 | key | value | | -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 性別 | 男 | | 最寄り |内房線 | | 最終学歴 | 専門卒 | | 資格 | AWS Solution Architect Associate（失効済） / AWS SysOps Administrator Associate（失効済） / AWS Cloud Practitioner（失効済） / AWS Developer Associate（失効済） / AWS Security Specialty / AWS Database Specialty / 危険物取扱者資格乙種4類・2類 / 狩猟免許（わな・第一種猟銃・第二種猟銃） |