「詰まるのはCIより人間のテスト」AIコーディング時代の開発現場で論争
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プロジェクト管理ツール大手Linearが「AIによるコード生成の増加でCIパイプラインが詰まるようになったため、仕組みを作り直した」という開発者向けブログ記事を公開し、Hacker Newsで議論になった。記事自体はCI高速化を扱った技術的な内容だが、コメント欄では話が広がり、「本当のボトルネックはCIより人間によるテストや製品判断の方だ」という指摘や、「AIコーディングで生産性は上がったはずなのに、その分の収益や製品の質の向上はどこにあるのか」という懐疑的な意見が相次いだ。Bazelによるビルド高速化やGitHub Actionsの裏側にあるAzureの容量問題など、技術的な具体策を挙げるコメントも多く、立場は大きく割れていた。
AIによるコーディングでCIがボトルネックになったので、仕組みを作り直した
出典: linear.app / 元記事はこちら
自分の場合、ボトルネックはCIじゃなくて人間によるテストの方だ。動くかどうかはいい。問題は、本当にやってほしいことをやっているか、そして(もっと重要なのは)顧客が理解して気に入る形になっているか、ということ。
LLMのせいで、コーディングというかソフトウェア開発自体が「とにかく大量に投げつけて、くっついたものを採用する」というやり方に成り下がった気がする。近視眼的だし無駄も多い。人類はエネルギーの生産と消費をもっと真剣に考えなきゃいけない時期なのに、なんだか暗い気持ちになる。
レイヤー構造の問題だと考えるといい。土台の層(CI)がエージェントの生産量に追いつけなければ、その上の層、例えばユーザー体験のチェックみたいな部分を解決しようとしても、指数関数的に遅く、不安定になる。プログラムの内側の小さなループを最適化すると全体が速くなるのと同じ理屈だ。
そんなの、時代遅れの人間のテスターをエージェント型AIテスターに置き換えればいいだけの話でしょ。このスピード感だと、そのうち人間のユーザーの方がボトルネックになる。次々変わる仕様や新機能についていけなくなるからね。でも心配ない、簡単な解決策がある。人間のユーザーをエージェント型AIユーザーに置き換えればいいんだ。
Linearはとっくに完成していて新機能なんて要らないから、AIコーディングがゆっくりでも平気なんだよね……って、あれ、次のJiraになりつつあるじゃないか 🙁
ソフトウェアが人気になるのは、古い巨大システムじゃなくて、新しくて速くてシンプルだからだ。そしてそのソフトウェアもどんどん肥大化して、いつしか新しい巨大システムになる。そしてまた同じサイクルが始まる。
初期セットアップのコストを払えるなら、Bazelを使えば巨大なプロジェクトでもキャッシュが温まっていればビルド時間は10秒程度になる。
エージェント型のコーディングはCIに大きな負荷をかけている。自分はBazelでビルド時間を改善し、最終的にはCI用にカスタムのランナーまで作った。それはそれとして、Linearチームのこのブログ記事は学びが多くて良かった。
この状況を自分は「2026年の大CIボトルネック」と呼んでいる。それについて考えたことをブログに書いた。
CIを速くしても、次はデプロイとロールバックにボトルネックが移るだけだ。そこは同じようにはスケールしてくれない。
vitestのテスト分散を、ファイル単位じゃなくて実行時間ベースで負荷分散するようにしたら、それなりに速くなりそうだ。
実際に試してみたけど、自分たちの環境では、複雑さを増やすだけの見合う効果は出なかった。
自分だけかもしれないけど、一応テック業界にいる人間として、CIが何の略か知らない。記事の中で初出のときくらい説明があってもいいんじゃないかと思うんだけど……AIは今の時代の空気みたいなものだから通じるとしても、それ以外の用語はだいたい一度は説明してほしい。
CIが何か知らないなら、その『テック業界にいる』っていうのはどういう意味なんだ？ Marques Brownlee(有名テックYouTuber)だってCIが何か知らないだろうけど、彼もテック業界の人間ではある。もし『テック業界にいる』が『ソフトウェアエンジニアです』って意味で、それでCIを知らないなら……正直、それはちょっと心配なレベルだ。
CIは「継続的インテグレーション(Continuous Integration)」の略。プルリクエストのレビューやmainへのマージ、ビルドの過程で走らせるテストの仕組みだと考えるのが分かりやすい。
いや、それは変な文句のつけ方だと思う。自分なんて大抵の日は、HNで一番物を知らない人間なんじゃないかって気分になる。投稿の8割以上は何の話か分からない。でも面白そうだったら、自分で少し調べて、そのついでにいくつか学んでいる。
続けて聞きたいのは、AIがそんなに生産性を上げているなら、その分の収益増はどこに行ったのかということ。自分の見た限り、それを手にしているのは主にAI研究所側であって、AIを使っている側のほとんどではない(新しいものを作って上手くやっている小さな創業者は例外として)。
その収益増はスタートアップの側にある。最近のYコンビネーターの数バッチとか、そのあたりを見れば分かる。
自分の会社でのAI活用は、すべて社内向けの仕事にとどまっている。LLMが作ったものを外部に公開することに、みんな警戒しているし、それは正しい態度だと思う。
AIがあっても、『右クリックメニューの反応を良くする』みたいな地味な改善がビジネス的な優先事項に急に格上げされるわけじゃない。ただ、作るのも投げ出すのも簡単な、小さなカスタムプロジェクトはものすごい数出てきている。
でも、それによってバックログの消化が速くなって、優先度の低いものにまで手が回るようになるんじゃないの？ 一応聞くけど、具体的に何のビジネス上の優先事項が100倍のペースで生まれているって言うんだ？
自分の見た範囲では、みんな同じ車輪を何度も作り直しているだけだ。以前より少ない労力でものを作れるようになった人は増えたかもしれないけど、それがより良いアイデアや、本当の意味でのシステムアーキテクトの増加にはつながっていない。
自分たちは間違いなく恩恵を受けている。普段使っているサービスの多くで、目に見える改善を感じている。
なんで『製品の改善が見られていない』なんて決めつけるんだ？ その『we』って誰のこと？ ちゃんとした(あるいは適当でもいいから)分析をした上で言っているのか、それとも単なる『雰囲気』でそう思っているだけなのか？
自分にとっては最後の部分が一番大事だと思う。プロダクトマネジメントはまったく自動化されていないし、むしろこれまで以上に重要になっている。機能を足し続けるだけでは、いい製品にはならない。
誰もこの話をしていない気がするけど、これって明らかなことだと思う。そもそも自分たちは正しい問題を解いているのか？ 誰も気にしていない。コードをプッシュする。数字が上がる。それだけ。
GitHub ActionsがAzure上で動いていなかったら、どれくらい速くなるんだろうと思う。Azureって遅いか、すごく高いかのどっちかだから。
実際のところ、GitHubはAzureだけで動いているわけじゃない。現状はオンプレ、AWS、Azureを組み合わせて使っている。Azureへの移行自体が難航していて、AI関連の負荷でAzure側のキャパシティが足りなくなる問題も起きている。
自分たちはActionsのワークロードをblacksmith.sh(関係者ではない)に切り替えて、速さと安さにかなり満足している。この流れは今後も続くだろうと思う。
ソフトウェアを改善もしていない。むしろ全体としては質を下げていると思う。
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いや、それは違う。ステージXがボトルネックなら、ステージYをどれだけ速くしても意味がない。
それは、QAのレビューが完全には自動化されず、CIパイプラインから起動されることもないという前提に立っている。
それってJS/TSを使っているケースはあった？ コンパイル言語だとBazelがすごい効果を出すのは見てきたけど、JSのエコシステムだとそこまで感心しない。
これといった例はないかな。自分はJS/TSでBazelを検討するほどビルドが遅いと感じたことがない。tsgoやoxlint、依存関係のキャッシュとか、Linearがブログ記事で挙げていたようなやり方の方が、自分が携わってきた普通のTSプロジェクトには効果があると思う。
何も再ビルドする必要がないなら、Bazelはリモートキャッシュから中間生成物ではなく最終成果物だけを取ってくることができる。それに、永続的なCIワーカーと永続的なBazelインスタンスを組み合わせれば、ネットワークの往復も減らせる。ただ、それをきちんと組んで安定させるのは当然もっと大変になる。
Bazelなら最終成果物すら取ってこないで済ませることもできるよ！
まあテストを実行するにはバイナリが要るからそこは別だけど、ジョブが『これはビルドできるか』を確認するだけなら、ダウンロードは不要というのはその通り。
CIが重要なのは基本的にプログラミング側の話であって、ネットワークやシステム管理、ハードウェアなんかの領域では、そもそもそういうワークフロー自体がないことも多い。
Infrastructure as Code(IaC)ってものをまだ知らないみたいだね。自分たちはインフラにもCIを組んでいる。
システム管理者にとってのCIは『アップデート後もマシンがちゃんと起動しますように』と祈ることだよ。運よく同じ構成のマシンが2台あってテスト環境にできるとかでもない限りね。
この話題の背景と論点
CIは「継続的インテグレーション」の略で、コードをmainブランチに統合する際に自動でビルドとテストを走らせる仕組みを指す。従来はエンジニアが書く量に合わせて設計されていたが、AIエージェントが人間よりずっと速く大量のコードを生成するようになったことで、この仕組みが追いつかなくなっているのが背景にある。スレッドでは、Bazelによるビルド高速化やGitHub専用の外部ランナーへの乗り換えなど実務的な対策を挙げる声がある一方で、「CIを速くしても次はデプロイやロールバックが詰まるだけ」「そもそも生産性の向上が製品の質や収益に結びついているのか」という、AIコーディング自体の効果を疑う声も同じくらい強かった。GitHub Actionsの遅さの一因として、AI関連の負荷でAzureのキャパシティが逼迫している事情も語られており、開発基盤全体がAI利用の急拡大に追われている様子がうかがえる。
※本記事は5ch(Hacker News)スレッド「AI coding has made CI a bottleneck, so we reworked ours to keep up」より抜粋・要約して構成しています。
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