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

コードレビューは品質にとって重要ですが、急速な開発ではボトルネックになることがあります。最適化 AI が状況を変えています。同社の使命は、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、「エンジニアに時間を返す」ことです。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 レビューツールの 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。

これまでの 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がありました。「最大の課題はコンテキストの理解でした。コード変更セットを調べて、実際にコンテキストに沿って解釈できるモデルが必要でした」と、共同創設者兼 CTO の Syed Ahmed 氏は説明します。

Optimal AI は Gemini API を統合することで、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 を活用した 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するとともに、レビュー時間を大幅に短縮します。
• エンジニアリングに関する実用的な分析情報を抽出: 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、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。
• 速度と高度さを両立: Optimal AI は Gemini 2.5 Pro を活用して複雑な分析とコードの詳細な理解を行い、Gemini 2.0 Flash は簡単な要約などの低レイテンシの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、プルリクエストのコンテキスト 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 パターンの特定に使用します。
  • 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に使用します。
• 主な機能と実装:
  • コンテキストの理解: Gemini モデルの大規模なコンテキスト ウィンドウは、複雑なコード変更セットを解釈し、幅広いエンジニアリング パターンを理解するために重要です。
  • 多言語対応: Gemini モデルの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能力が向上したことは、Optimal AI にとって大きな成果でした。
  • Google AI Studio: チームは、迅速なプロンプト テスト、モデル評価、反復処理に Google AI Studio を多用しています。「実装コードとともに出力を確認できるため、エンジニアがテストを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 とそのお客様にとって大きな影響を与えています。主な結果は次のとおりです。

• プルリクエストの処理時間を 50% 削減: エンジニアはレビューを待つ時間を減らし、コーディングに多くの時間を費やせます。
• お客様による迅速な導入と拡大: MongoDB などの企業は、Optimal AI のメリットを体験した後、その使用を大幅に増やし、エンジニアの数を 5 人から 40 人以上に増やしました。
• 225 万ドルのシードラウンドの資金調達に成功: これは非公開ベータ版で達成されました。主な要因は、Gemini API を活用した機能の注目度と成果でした。

「Optibot は PR の審査時間を半分に短縮し、エンジニアが承認を待つ代わりにコーディングに多くの時間を費やせるようにします。チームはこれを高く評価しています」と Ahmed は語ります。

Optimal AI は、AI エージェントのスイートを拡張し、より多くの反復作業を自動化することに重点を置いています。現在、コードベースを自動的にモニタリング、パッチ適用、保護する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 の使用経験を振り返り、Syed Ahmed は他のデベロッパーに次のようなアドバイスをしています。

「Google AI Studio に直接移行してください。ツールとドキュメントが充実しており、テストがはるかに効率的になります。」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。モデルに可能な限り多くの関連コンテキストをフィードします。コンテキストを多く提供すればするほど、AI の推論が向上します。」

Optimal AI の成功は、Gemini API がソフトウェア開発を変革し、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方法を示しています。

構築の準備は整いましたか？Gemini API のドキュメントを参照し、Google AI Studio を今すぐお試しください。