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【効率と品質を両立する「AI時代の開発ワークフロー」とは？】で受けた質疑応答

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【効率と品質を両立する「AI時代の開発ワークフロー」とは？】というセミナーを2025年11月28日に開催しました。

本ブログではセッション内で回答しきれなかったものも含め、改めて皆様から頂いた質問について回答をさせていただきます。また、質問文につきましては、基本的に誤字・脱字の修正を除き、原文のまま掲載させていただきます。

目次

質問 1：CIを始めるにあたりおススメのCIツールはありますか？

CIを実行するためのツールとして挙げられるツールはいずれもCIを実現するための十分な機能を備えています。
選択のポイントはどのプラットフォームで利用するかによって決まります。

GitHub ActionsとJenkinsを例に挙げて説明します。

  • GitHub Actionsがおすすめのケース
    GitHubのみでソースコード管理を行っている場合は、以下の観点でGitHub Actionsが適しています。
    • CIツール用のサーバーを別途構築する必要がない
    •  GitHubとの統合がスムーズ
    • 導入が簡単
  • Jenkinsがおすすめのケース
    以下のような場合は、Jenkinsをおすすめします。
    • 複数の構成管理ツールを使用している
      例：GitHubとSubversionを併用
    • 高いカスタマイズ性が必要

CIツールの選択は開発環境や要件によって最適解が異なります。
もし迷われている場合や、具体的な状況について相談したい場合は、お気軽に個別にご相談ください。

質問 2：生成AIによるコーディングとdotTESTによるコードチェックの繰り返しに関して最終的には人の目で判断する理解でいいでしょうか。

生成AIでの修正とdotTESTでのチェックの繰り返しの際、dotTESTのGitHub Copilotプラグインを使うことで、dotTESTの違反に特化した情報もGitHub Copilotへ提供しています。そのため、GitHub Copilotの改善提案の精度も上がり、人手によるチェックも削減できます。また、dotTESTのフロー解析のような実行フローを追うような違反に関しては、最適な実装かどうかは最終的に人手により判断するのが確実だと思います。フロー解析によって問題の発生するパスもわかっているため、レビューもしやすいと思います。

質問 3：GitHub Copilotを使ったコーディングでプロセスをループする、といった話があったかと思いますが、違反が永遠に出てしまい無限ループになってしまう心配はないのでしょうか。

無限ループの可能性はゼロではありません。しかし、質問2の回答にも記載していますが、dotTESTのGitHub Copilotプラグインを使用することで、GitHub Copilotの改善提案の精度も上がるためリスクは低く抑えられます。静的解析と生成AIの併用は効果が高く、導入しないのはもったいないので、ぜひご検討ください。

質問 4：dotTESTを導入する費用対効果と、すでに導入している生成AIにチェックさせる費用対効果を比べるとどうでしょうか？

費用対効果という観点で単純比較するのは難しいですが、結論としては 生成AIの出力のばらつき等の不安定さを補うためにdotTEST（静的解析）との併用が最も効果的と考えています。
dotTESTを併用すると、コーディング規約チェックやフロー解析によるバグの早期発見を機械的に担保することができ、レビューの標準化、再現性が向上します。
結果として、生成AI提案の精度があがり、手戻り工数を削減することができます。どちらか一方を選ぶよりも、「生産性は生成AI」「品質とリスク低減はdotTEST」という役割分担で運用することが、総合的な費用対効果の最大化が期待できます。

質問 5：C/C++test でもAI連携でのテスト効率化などはできますか？

テストの効率化、という観点ではございませんが、静的解析で検出された違反に対し、生成AI（GitHub Copilot）が修正方法を提案する機能がございます。
詳細は以下の「AI連携機能(Visual Studio Code プラグイン版限定)」の章をご参照ください。
https://www.techmatrix.co.jp/product/ctest/staticanalysis/ai-and-machine-learning/index.html

まとめ

今回はセミナー内でいただいた以下の質問について回答させていただきました。
本セミナーの資料ダウンロードは、こちらのページより可能です。

dotTEST は、C#言語/VB.NET言語対応した静的解析・動的解析テストツールです。製造業、医療、金融など幅広い業界で利用されており、WindowsアプリケーションやWebアプリケーションなど、さまざまな.NETアプリケーションの開発に活用されています。
ソースコードに存在する問題点を自動的に検出し、テスト実行時にカバレッジを計測することができます。さらに、AIと連携することで、静的解析による違反修正作業の負荷を軽減することができます。

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