【LLM Weekの全貌】開発をAIに任せた1週間で見えた、生産性向上のリアルな成果と課題

手法

Sansan Tech Blog(Contract One Engineering Unit、著者naoya_takahashi)の一次発信(2025-09-08)。緊急時以外は全コードをAI(Claude Code等複数ツール併用)に書かせる「LLM Week」(7/7-7/13)を実施し、AIコミット比率・AI/人間のコード量・PR件数・PRレビューリードタイム・リリース数を、前後の週(6/23-6/27, 6/30-7/4, 7/14-7/20, 7/21-7/27)と比較して継続計測。

示唆

AIコミット比率を45%→80%まで引き上げても、PR件数減少・レビューリードタイム悪化・リリース数の非回復という副作用が生じることを実測データで示した点が貴重。著者自身が「単純なAI活用率の向上だけでなく、その質と運用方法が生産性向上の鍵」と結論づけており、AI活用量の増加が自動的に開発生産性向上に直結しないという反直感的な知見を一次データで裏付けている。

成果・金額

AIコミット比率: 45%→71%→約80%(LLM Week)→78%→81%／AI生成コード量: 3,568行→4,162行→11,094行(LLM Week)、人間コード量: 4,376行→1,653行→3,023行(LLM Week)／PR件数: 43件→28件→19件(LLM Week)→52件→42件／平均レビューリードタイム: 9.5時間→4.3時間→10時間(LLM Week)→8.7時間→5時間／リリース数: LLM Week中に急激に減少し、その後「3件から6件へと微増したものの、LLM Week以前の水準には回復していません」

引用

LLM Weekで開発を完全にLLMのみに限定した結果、リリース数が急激に減少しました。（中略）リリース数は3件から6件へと微増したものの、LLM Week以前の水準には回復していません。