「感覚でリリース判断してない?」——統計学とLLMで、年度末の「積み残しタスク」をロジカルに仕分けした実録
AI要約
年度末の積み残しタスク判断を「感覚」から脱却させる実践手法です。過去3年のプロジェクトデータでロジスティック回帰モデルを構築し、コード変更量・テスト網羅率・睡眠時間などから障害発生確率を算出。さらにLLMで経営層を納得させるリスク報告書を自動生成し、ベイズ推定で日々の進捗に応じて判断をアップデート。統計学とAIで「声の大きい順」の意思決定に終止符を打ちます。
AI要約
年度末の積み残しタスク判断を「感覚」から脱却させる実践手法です。過去3年のプロジェクトデータでロジスティック回帰モデルを構築し、コード変更量・テスト網羅率・睡眠時間などから障害発生確率を算出。さらにLLMで経営層を納得させるリスク報告書を自動生成し、ベイズ推定で日々の進捗に応じて判断をアップデート。統計学とAIで「声の大きい順」の意思決定に終止符を打ちます。
Cursor や Claude Code などのAIエージェントをチームで使うと、コミットルールが崩れやすくなります。これを防ぐには「禁止事項・手順・メッセージ形式」の3点を明文化し、.cursor/rules や CLAUDE.md に記述することが重要です。チケット番号を先頭に入れる、git add .を禁止するなど、具体的なルール設定で追跡性が大幅に向上します。

