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ユースケース

AIP活用事例: 開発インサイトAIエージェント

開発インサイトAIエージェントは、エンジニアリングリーダーや開発者に、ソフトウェアデリバリーの状況を会話型で明快に示します。Git、CI/CDダッシュボード、チケットキューを掘り下げる代わりに、自然言語で質問するだけで、コード健全性、デリバリー速度、品質リスク、運用の安定性に関する焦点の定まったインサイトが得られます。

QueryPie AIのAIプラットフォーム(AIP)上でModel Context Protocol(MCP)連携とともに稼働し、GitHub/GitLab、Jira、CI/CDシステム、エラートラッカー、インシデント管理ツールに接続します。コミット、プルリクエスト、ビルド/テスト結果、デプロイイベント、アラート、インシデントを相関させ、トレンドとリスクを可視化します。ユーザーは、週次のエンジニアリングサマリー、PRレビューのボトルネックの可視化、不安定(Flaky)テストの特定、失敗したデプロイの背後にある変更の追跡、DORAメトリクスの分析などを、コンテキストスイッチなしで実行できます。

主な機能 :

  • コードとPRインテリジェンス
    • アクティブなPRを要約し、リスクの高い差分をハイライト、レビューSLAとマージ待ちキューを追跡
  • デリバリーと品質アナリティクス
    • ビルド/テストの合格率を監視し、不安定テストを検出、直近の変更に紐づくリグレッションをフラグ
  • DORAとフローメトリクス
    • リードタイム、デプロイ頻度、変更失敗率、MTTRを算出し、コミットや課題へのドリルダウンを提供
  • インシデント対応インサイト
    • 直近のデプロイとアラート/インシデントを相関し、タイムラインとオーナー付きのポストモーテム骨子を生成
  • 経営層向けレポーティング
    • 週次のエンジニアリングダイジェストを作成し、チャートとハイライトをSlackやConfluenceに投稿

このユースケースは、分断されたツール運用から、統合されたデータ駆動のエンジニアリングマネジメントへの移行を支援します。開発者は迅速なフィードバックと作業負荷の軽減を得られ、マネージャーはデリバリー健全性への明確な可視性を獲得し、SRE/DevOpsは直接質問するだけで障害の原因究明を進められます。すべてのアクションとデータ取得はQueryPie AIPのガバナンスフレームワーク内で実行され、接続システム全体でのアクセス境界と監査可能性が維持されます。