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ラストラボ、Claude活用のエンジニア工数削減プログラムを本番導入- 要件→チケット分解/コードレビュー補助/検証用SQL・テスト自動生成/運用Runbook起票を標準化 –

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株式会社ストックラボ


[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/66534/153/66534-153-2759e3563433e7fa476270b1265a58a0-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


リユース事業を行うストックラボ(本社:東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203)は、生成AI「Claude」を中核に据えたエンジニア工数削減プログラムを本番導入しました。
要件定義から実装・検証・運用までの各工程で、(1)要件→チケット分解の標準化、(2)コードレビュー補助、(3)検証用SQL/テストコードの自動生成、(4)運用Runbook起票をワークフローに組み込み、“人が判断すべき箇所に集中する”開発運用体制へ移行します。
背景
ラストラボは、オールデン/ジョンロブ/エドワードグリーン等の高額レンジを中心に、「今日の参考価格」タイムスタンプ、価格可視化UI、BigQueryを中核としたローカルSEO基盤、KPIの四半期公開検討など、プロダクト面で“速さ(更新頻度・反映リードタイム)”と“説明可能性(前提・根拠・例外の明示)”を同時に満たす取り組みを継続してきました。
一方、革靴の相場は ブランド×モデル(ラスト)×サイズ・ウィズ×状態/修理履歴×付属品 に加え、季節(ブーツ・ローファーの需要波)、為替、海外相場、在庫放出(セール・催事) といった外的要因に敏感で、短いスパンで価格ロジックや表示仕様の小改修が累積します。これが開発・運用の現場に、次のような構造的負荷を生んでいました。
- 要件→チケット分解のばらつき:依存関係・受入基準・非機能(性能・監視)などの記述粒度が揺れ、レビューと手戻りが増加。
- レビュー初動のボトルネック:差分の要約・観点チェック・設計意図の確認質問といった“最初の1往復”に時間がかかり、本質的な設計判断に辿り着くまでが遅い。
- 検証負債の蓄積:価格改修やKPI集計の妥当性確認に必要な検証SQL/テスト雛形の準備が毎回手作業で、迅速なAB・前後比較に着手しづらい。
- 運用Runbookの初稿不足:変更手順やロールバック、影響範囲・FAQの文書化が後追いになり、“説明可能性”の肝である再現性・監査性の担保が遅れる。
- 人材制約と繁忙波動:四半期の価格改修・SEOイテレーション・催事期の更新が同時多発し、限られたエンジニアでの品質維持が困難。

この“面倒だが構造化しやすい前処理”が全工程に横たわっているため、最初のたたき台を素早く一定品質で用意できれば、エンジニアは 設計判断・リスク評価・レビューの深掘り に集中できます。2024年下期から、ラストラボはClaudeを中核にした LLM-in-the-Loop を段階導入(PoC)し、以下の仮説を検証しました。
- 要件→チケット分解の平準化で手戻りが減る
- 観点チェック/質問案の自動展開でレビュー初動が短縮
- 検証SQL/テスト雛形の自動生成で検証着手が加速
- Runbook初稿の自動起票で運用準備の品質が均一化

PoCの結果、リードタイム・往復質問・手戻り率の改善傾向が確認でき、“速さ×説明可能性”のトレードオフを緩和できる見込みが立ちました。加えて、プロンプト/機微情報マスキング/承認ワークフロー/監査ログといったガバナンス枠組みも整備。これらを受け、今回要件分解・コードレビュー補助・検証SQL/テスト・Runbookの4工程を本番ワークフローへ正式統合し、“80点のたたき台を即時に”を合言葉に、エンジニアの思考時間を設計と品質へ再配分する体制へ移行します。

対象スコープと標準フロー
1)要件 → チケット分解(Design Doc → Jira)
- 入力:要件メモ/仕様書/既存ロジック(例:価格算出・可視化UI・ローカルSEO更新)
- 出力:エピック/ユーザーストーリー/サブタスク(依存・受入基準・非機能・影響範囲)
- 人の最終承認:EM/テックリードが確定


2)コードレビュー補助
- 変更差分を要約し、観点チェックリスト(セキュリティ、N+1、I/O境界、名前付け、一貫性、テスタビリティ)を自動展開
- 不明点は設計意図の質問案として提示(採否は人が判断)


3)検証用SQL・テストの自動生成
- 検証SQL:価格改修やKPI集計の可否判定に必要なクエリ雛形を生成
- テスト:ユニット/統合の初期スケルトン(前提データ、境界値、失敗系)を生成
- いずれもレビュー必須(人が修正・確定)


4)運用Runbook起票
- 変更手順、ロールバック、影響範囲、アラート条件、想定FAQを下書き
- SREが実機検証→承認し、CMDB/ナレッジに反映

株式会社ストックラボ代表 尾太 駿 コメント
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/66534/153/66534-153-fba4dc5c663ac6b61d3a64d89e90f224-275x183.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

「私たちがLLMを導入した理由は“自動化”そのものではありません。革靴という相場変動の大きいドメインで、変更を恐れない速度と説明可能性(根拠・再現性・監査性)を両立するための“土台”を強くすることが目的です。
Claudeが作るのは80点のたたき台で、最後の20点は人が判断します。エンジニアは要件の意味づけ・設計のリスク評価・レビューの深掘りに集中でき、LLMはチケット分解・観点チェック・検証SQLやテスト雛形・Runbook初稿といった“面倒だが構造化できる前処理”を高速に担います。
もちろんプロンプト設計・機微情報のマスキング・承認/監査フローなどのガバナンスは実運用に耐えるレベルまで整えました。今回の本番導入で、価格の鮮度と根拠を同時に示すというラストラボの当たり前を、さらに強く、速く、再現できるようにしていきます。」




◆会社概要
<株式会社ストックラボ>
設立日:2014年4月25日
古物商許可証:第304371408068号
所在地:〒160-0022 東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203
事業内容:リユース事業
買取ストックラボコーポレート

株式会社ストックラボは、革靴やお酒の販売・買取を中心に事業を展開するリユース企業です。

「新しいモノと昔からあるモノをつなぎ、価値を再発見する」。
インターネットと実店舗の両輪で、必要な人に必要な一品を届けます。
また、出張買取真珠買取真珠販売古本買取毛皮買取、なども承っております。また、広告やSEO、CRMなど店舗集客買取集客の面でリユース企業のマーケティング支援を強化しています。

お酒やブランドを高く売りたいなら、ストックラボまでお任せください。
ストックラボでは独自の販売経路を確保し、競合他社よりも高い査定金額を提示できます。店頭・出張・宅配買取に対応しており、ニーズやライフスタイルに応じた買取方法をお選びいただけます。
お酒買取 ストックラボ
ブランド買取 ストックラボ
お酒買取専門店ストックラボ(新サイト)

東京の中古革靴専門店 LASTLAB(ラストラボ) を運営しています。
中古革靴の専門店『LASTLAB』では、オールデン/ジョンロブ/エドワードグリーン/クロケット&ジョーンズ/チャーチ/ベルルッティ など名門ブランドの品揃えと、革靴の買取に対応。渋谷・原宿に実店舗、通販もご利用いただけます。
革靴の買取は LASTLAB へ
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