Optimal AI が Gemini API を使用してコードレビュー時間を 50% 短縮

コードレビューは品質を確保するうえで不可欠ですが、ペースの速い開発ではボトルネックになることがよくあります。Optimal AI は、この状況を変えつつあります。そのミッションは、AI を使用してエンジニアリングとコンプライアンスを自動化し、「エンジニアの時間を取り戻す」ことです。同社のソリューションには、セキュリティとコンプライアンスに重点を置いた AI コード レビューアである Optibot や、開発速度を最適化する Gemini API を活用した分析情報プラットフォームなどがあります。

以前の Optimal AI は、真に効果的な AI コードレビューに必要な速度とコンテキストの理解に課題を抱えていました。「最大の課題はコンテキストの理解でした。コードの変更セットを調べて、実際にコンテキスト化できるモデルが必要でした」と、共同創業者兼 CTO の Syed Ahmed 氏は説明します。

Gemini API を統合することで、Optimal AI はサービスを大幅に強化しました。

• コードレビューの速度と精度を向上: Gemini API を搭載した Optibot は、セキュリティの脆弱性、コンプライアンス リスク、コーディング パターンについて pull リクエストを自動的にレビューし、実用的なフィードバックを提供して、レビュー時間を大幅に短縮します。
• 実用的なエンジニアリング分析情報を抽出: Gemini モデルは GitHub と Jira のデータを分析してボトルネックを特定し、エンジニアリングのパフォーマンスを把握します。生産的なアクティビティとコードの変更を効果的に区別します。
• 速度と高度さのバランス: 最適な AI は、複雑な分析と詳細なコード理解に Gemini 2.5 Pro を活用し、Gemini 2.0 Flash は、迅速な要約などの低レイテンシ タスクに必要な速度を提供します。

Optimal AI の実装は、Gemini API の柔軟性を示しています。

• 使用されたモデル::
  • Gemini 2.5 Pro: 詳細なコード分析、セキュリティ チェック、プルリクエストに関するコンテキスト フィードバック、パフォーマンス分析のための複雑なエンジニアリング パターンの特定。
  • Gemini 2.0 Flash: ファイル ツリーのスキャンや簡単な要約の生成など、低レイテンシのタスク向け。
• 主な機能と実装::
  • コンテキストの理解: Gemini モデルの大きなコンテキスト ウィンドウは、複雑なコード変更セットを解釈し、より広範なエンジニアリング パターンを理解するうえで重要です。
  • 多言語対応: 複数のプログラミング言語とフレームワークを処理する Gemini モデルの機能が向上したことは、Optimal AI にとって大きなメリットでした。
  • Google AI Studio: チームは、プロンプトの迅速なテスト、モデルの評価、反復に Google AI Studio を多用しています。「実装コードと出力結果を並べて確認できるため、エンジニアが実験をはるかに簡単に行えるようになりました」と Ahmed 氏は述べています。

Gemini の統合は、Optimal AI とそのお客様に大きな影響を与えました。主な結果は次のとおりです。

• プルリクエストのサイクル時間を 50% 短縮: エンジニアはレビューの待ち時間を短縮し、コーディングに時間を費やせるようになります。
• 顧客の迅速な導入と拡大: MongoDB などの企業は、Optimal AI のメリットを実感した後、その使用量を大幅に増やし、エンジニアの数が 5 人から 40 人以上に増えました。
• 225 万ドルのプレシード資金調達ラウンドの成功: これは非公開ベータ版で達成されました。主に、Gemini API を活用した機能で実証されたトラクションと成果が原動力となりました。

「Optibot は PR のレビュー時間を半分に短縮し、エンジニアが承認を待つのではなく、コーディングに時間を費やせるようにします。チームは Optibot を気に入っています」と Ahmed 氏は語ります。

Optimal AI は、AI エージェントのスイートを拡張して、さらに多くの反復タスクを自動化することに注力しています。現在、コードベースの自律的なモニタリング、パッチ適用、保護を行うように設計されたエージェント「Code Radar」を開発しています。Gemini API を使用した経験を踏まえ、Syed Ahmed 氏は他のデベロッパーに次のようにアドバイスしています。

「Google AI Studio を直接利用することをおすすめします。ツールやドキュメントが充実しており、テストを効率的に行えます。」また、「Gemini モデルのコンテキスト ウィンドウを最大限に活用してください。モデルには、関連性の高いコンテキストをできるだけ多く提供します。コンテキストを多く提供するほど、AI の推論の精度が向上します。」

Optimal AI の成功は、Gemini API がソフトウェア開発をどのように変革し、チームがより優れたソフトウェアをより迅速に構築できるようにするかを示しています。

構築の準備は整いましたか？Gemini API のドキュメントを確認し、今すぐ Google AI Studio を使い始めましょう。