AI開発でCI渋滞、Linearが抜本改善
मूल शीर्षक: AI coding has made CI a bottleneck, so we reworked ours to keep up
यह क्यों महत्वपूर्ण है
AIによる開発加速が進む中、CIの高速化・低コスト化は全ソフトウェア企業共通の課題であり、実測値付きの実践例として業界参照価値が高い。
Linear社は2026年9月21日、AI Agentによるコード量急増でCI（継続的インテグレーション）がボトルネック化した問題を公開。PRの待機時間を6分超から5分強に短縮し、テスト1件あたりのRunner時間を約半減させたと報告した。テストスイートは年初比で約4倍に増加している。
LinearのエンジニアMufeez Amjadが、CTO Tuomasから課された「CI高コスト化」の課題への取り組みを詳細に公開した。AI Agentがコード出荷速度を飛躍的に高めた一方、PRごとに必要なCI検証は同じペースで高速化できておらず、インフラコストの増大と開発者・Agent双方の待機時間増加を招いていた。
改善は大きく4軸で実施された。第一に、GitHub ActionsからサードパーティRunnerへ移行。高速CPU・高性能ストレージ・優れたキャッシュ基盤により、移行前後2日間の比較でジョブ平均34%高速化。`tsc`チェックは52%短縮した。第二に、ネイティブTypeScriptコンパイラ`tsgo`の採用で`tsc`チェックの週次中央値が73%削減され、型チェックがボトルネックから外れた。
第三のLint最適化では、型情報に依存していたカスタムlintルールをAST（抽象構文木）ベースの静的解析に書き直した。これによりESLintからTypeScriptの依存を除去し、API lint時間68%・リポジトリ全体lint時間55%を削減。メモリ使用量も大幅に低下した。さらにOxlintへの移行も容易となり、Runner時間の追加削減を実現。第四に、他ジョブの起点となる変更検出ジョブの最適化として、各ジョブが必要なファイルのみをfetchする仕組みを導入し、クリティカルパス上の無駄な待機を排除した。
テストスイートが年初比約4倍になったにもかかわらず、PRの待機時間短縮とRunner時間半減を同時達成した点が本取り組みの核心となる。