自動テストの「その先」 CI/CDで広がる3つの運用パターン

CircleCI x MagicPod ウェビナー| 2026年6月9日 自動テストの「その先」 CI/CDで広がる3つの運用パターン 岡本 秀高 ( @hidetaka_dev ) Senior Field Engineer 1

自己紹介 Hidetaka Okamoto (岡本秀高 ) ● CircleCI Senior Field Engineer ● 年間150本ペースで記事を書く人 ● CircleCIJapan ( Qiita )にて4月に平日毎日更新 https://qiita.com/CircleCIJapan 2

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CircleCI について AI 速度でコードを検証する、世界トップクラスの CI/CD プ ラットフォーム 10K 200万 9,000万 300+ 顧客企業 ユーザー（開発者） 従業員数（全世界） 月間ビルド数 3

テストの待ち時間を短縮 リードタイムや FBサイクルを高速化 ● CodeBuildからの移行で CI実行時間を40分から15分へ ● CircleCI CSチームと連携し CIの問題解決を迅速に実現 「CI機能に特化したツールならではの使い勝手の良さをと ても気に入っています。エンジニアの間にも、『自分たちで 主体的にテストを実施していこう』『サイト信頼性エンジニア リング（SRE）のメンバーに負担をかけずに、自立してサー ビス品質の改善を進めよう』といった前向きな意識が広がっ ているように感じます」 https://circleci.com/ja/case-studies/andpad/ 4

• https://circleci.com/ja/case-studies/andpad/

Problem 5

Problem テスト自動化は進んでいるのに、 なぜかリリースのたびにバタつく 6

Problem テスト自動化は進んでいるのに、 なぜかリリースのたびにバタつく コーディング AIを入れたけど、 リリース量が思ったより増えていない 7

２つの問題の裏にある共通項 8

２つの問題の裏にある共通項 フィードバックサイクルが 開発の速度と一致していない 9

コーディングエージェント登場前夜 開発サイクルは Inner (手元の開発 )と Outer ( PR作成後 ) で等速だった 10

コーディングエージェントによる変化 AIは開発サイクルの「一部分」だけを高速化した Code Review Test Deploy Release 11

コーディングエージェントによる変化 AIは開発サイクルの「一部分」だけを高速化した Code Review Test Deploy Release 10x 1x 1x 1x 1x 12

コーディングエージェントによる変化 コードや PR生成だけが加速し、開発サイクルのバランスが崩れている 13

テストを整備すれば、 AIの速度に対応できるのか？ 14

コーディングエージェントによる変化 テストの量を増やすだけではフィードバックの速度が生成に追いつかない 15

Q: どんなフィードバックをいつ提供するか？ 01 コードを見て わかる問題 規約違反: Lint 型定義違反: Type Check 機械的にチェック、即時フィードバック #CircleCIJP 16

Q: どんなフィードバックをいつ提供するか？ 01 02 コードを見て わかる問題 コードを動かすと わかる問題 規約違反: Lint 型定義違反: Type Check 機械的にチェック、即時フィードバック ユニットテスト / 結合 / E2Eテスト 早く終わるものから実施する #CircleCIJP 17

Q: どんなフィードバックをいつ提供するか？ 01 コードを見て わかる問題 規約違反: Lint 型定義違反: Type Check 機械的にチェック、即時フィードバック 02 コードを動かすと わかる問題 ユニットテスト / 結合 / E2Eテスト 03 アプリを動かして 気づく問題 UX問題 ／ブラウザテスト 早く終わるものから実施する 時間がかかる分、集中して実施 #CircleCIJP 18

解決の発想 フィードバックは “速さ” で揃える “ 20 分の作業に対して CI が 2 時間かかるなら、それは機能しない。 フィードバックループの各段階は、同じ時間オーダー（桁）で揃っていなければならない。 — Liz Fong-Jones（Honeycomb, Technical Fellow） 出典: 講演・記事タイトルと URL を配布前に追記 見て／動かして／アプリで気づく問題 を、それぞれ速さの合うループに置く。 19

CircleCIを、ブラウザテストの精度を⾼めるために活⽤ 01 コードを見て わかる問題 規約違反: Lint 型定義違反: Type Check 機械的にチェック、即時フィードバック 02 コードを動かすと わかる問題 ユニットテスト ／ 結合テスト 03 アプリを動かして 気づく問題 ブラウザテスト 早く終わるものから実施する 時間がかかる分、集中して実施 #CircleCIJP 20

テストやチェックなどのジョブを、早く安く終わらせる ジョブの特性 主に効くスケール戦略 理由 CPUバウンド（コンパイル等） スケールアップ CPU増で単位時間あたりの処理量が直接増える I/Oバウンド（ lint・静的解析等） スケールに頼らない（適正化） CPUよりI/Oが律速。マシンを強くしても効きにくい テスト数が多い（ユニット・回帰） スケールアウト コンテナ並列で実行時間を 1/N に近づけられる E2E／統合テスト（ CI内で実行す る場合） スケールアップ or 専用基盤へ オフロード メモリ要求が大。 MagicPod 等の専用プラットフォームで の並列実行も有効 過剰スペック = コスト増 過小スペック = 実行時間増 → 総コスト増 21

Smarter Testing Beta テスト結果を継続分析し、必要なテストのみを選別・実行する最適化機能 影響のないテストの自動スキップ コードの変更差分を瞬時に解析し、関係のないテストを排除して CI 時間を 大幅に削減 並列実行の動的最適化 選別されたテストを複数ジョブへ自動分割し、コンテナの計算リソースを無 駄なく活用 次回の高速化に向けた自動学習 実行後のカバレッジを継続分析し、次回の選別精度を高める影響度データ を自動更新 22

Chunk Automation Beta CI 連携型のコーディングエージェントで、Outer Loop の日々のタスクを自動化する CI と連携した コーディングエージェント MCP 対応 スケジュール実行 ベータ期間中は無料 23

堅牢な Outer Loop が、 本番の価値を担保する Release Build Gen. 2 スケーラブルな CI 実行インフラ（ Gen.2） ビルドの高速化とコスト最適化を実現 Smarter Testing チェックすべきテストだけを実行し、待ち時間を高速化 Deploy Test Smarter Testing Chunk Automation CI エキスパートな AI エージェントで 人間がやるタスクを削減 24

もう一つの高速化 25

Next generation AI SDLC コードを pushする前に、 CI相当環境で軽量チェックを完了させる Change Inner Loop Outer Loop Debug Plan Validate Code Release Build Deploy Test Chunk sidecar Microbuild Feedback 26

INNER LOOP VALIDATION Chunk Sidecar PREVIEW Inner Loop（ローカル環境）にて、CIの検証を実施する mirrors CI な環境 <60秒 でフィードバック 主要コーディング AI に対応 $ brew install CircleCI-Public/circleci/chunk 27

まとめ CI/CD で広がる、 3 つの運用パターン 速さで揃え、各テストを正しいループに配置する。 01 即時チェック 02 CI 内テスト 03 集中 E2E Inner Loop ・ < 60秒 Push → PR ・ 数分 Outer Loop ・ 〜30分 Lint・Type Check を機械的に。 コードを見て分かる問題を即フィード バック。 Unit・結合テストを軽いものから。 コードを動かすと分かる問題をここで止 める。 E2E・ブラウザテストはまとめて集中。 アプリを動かして気づく問題に充てる。 「やればいい」ではなく「いつ・どの粒度で返すか」 28

Thank you. 29