supa, inc.は、クラフトバンク株式会社への「supateam」導入事例を公開しました。
supateamは、GitHubやJira、Claudeなどの開発データを集約し、開発組織の状態を可視化するサービスです。
導入後、クラフトバンクでは開発リードタイムを約50％短縮し、レビュー集中度や手戻り率も改善しました。
記事の概要
supa, inc.は、建設経営の伴走型AI/DX共創企業であるクラフトバンク株式会社に、AI駆動開発アナリティクス「supateam」を導入しました。
クラフトバンクでは、個人の裁量とオーナーシップを重視する一方、開発状況を客観的に把握する手段がありませんでした。
不具合の発生件数やデリバリースピードの実数値を把握できず、コードベースの肥大化でレビューが特定メンバーに集中していました。
supateamで開発データを集計・可視化した結果、平均開発リードタイムは約半年で約50％短縮しました。
コード規約や過去の経緯に関する指摘をAIによる一次レビューに任せ、人による確認を仕様や影響範囲に絞りました。
その結果、1人に集中していたレビューの割合は26.8％から15.3％へ分散し、属人化の解消につながりました。
さらに、AIで実装プランを適切な粒度に分解し、手戻り率（変更失敗率）を約30％改善しました。
supateamは、AI開発のコスト・品質・リスクを可視化し、改善アクションまでつなげるサービスです。
記事のポイント
- 開発状況を定量化： 開発データをチーム単位やプロセス単位で可視化し、継続的な改善に活用できる状態を整えました。
- レビュー集中を分散： AIによる一次レビューを活用し、1人に集中していたレビュー割合を26.8％から15.3％へ分散しました。
- 手戻り率を改善： AIで実装プランを小さく分解し、変更の影響範囲を抑えることで手戻り率を約30％改善しました。
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supa, inc.のプレスリリース（2026年8月3日 13時19分）【事例紹介】クラフトバンクの開発課題解決と改善サ…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000185612.html