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概要

• AIコーディングによる変更内容をLLMで分析し、単なる行数やコミット数ではなく、実際の作業の複雑さと成果を評価します。
• AI導入前の自社ベースラインと比較し、エンジニア1人あたりの実質的な開発スループットを継続的に把握できます。
• 機能開発、保守、ドキュメント作成に分けて、AI活用がどの領域で価値を生んでいるかを可視化します。

主な特徴

• イニシアチブ、エピック、チケットとAI利用料をコード変更に結び付け、ロードマップ項目ごとの正確なコストを算出します。
• ロードマップに沿った作業、チケットだけが存在する作業、完全にロードマップ外の作業を分類し、無駄な支出を特定します。
• 定型的なCRUDタスクを低コストモデルへ自動ルーティングし、成果物の品質を維持しながらAI費用を抑えます。

こんなチームにおすすめ

• ClaudeなどのAIコーディング費用が増え、支出が実際の開発成果やロードマップの進捗につながっているか確認したい企業。
• 速度指標やサイクルタイムだけでは把握しにくい、保守負荷・非計画作業・プロセス上のボトルネックを特定したい組織。
• Git、JIRA、Linear、AIライセンスのデータを統合し、エンジニアリングを推測ではなく定量データで管理したいリーダー。