2026年5月28日（木）のお昼に開催した Celsius ランチセミナーは、レビュー律速の経済構造と、AI駆動開発を組織に入れる際の計測・導入ステップをテーマに実施しました。
本ページでは、当日の内容とアンケート回答 9件 の集計結果を公開します。
AIの生成量だけを増やすと、レビュー処理能力が追いつかず待ち時間が非線形に伸びる、という構造を中心に、導入判断に使える指標と組織設計を整理しました。
M/M/1の考え方を使い、AI生成量λとレビュー処理能力μのバランスが崩れたときに何が起きるかを説明しました。
自動テストや静的解析に寄せる領域と、設計・要件・リスク判断として人が見る領域を分けて整理しました。
PRリードタイム、レビュー待ち時間、差し戻し率を測りながら、1チームでパイロットする進め方を共有しました。
満足度は平均 4.33 / 5、中央値 4。回答者の 88.9% が「4」または「5」を選択しました。
満足度4以上は8件、最高評価5は4件でした。30分枠の技術寄りテーマとして、一定の納得感を得られた結果です。
満足度1・2の回答はありませんでした。一方で満足度3も1件あり、導入後の具体像をさらに補う余地があります。
複数選択式で、9名から合計18件の選択がありました。最も多かったのは「待ち行列モデル（M/M/1）によるレビュー律速の構造説明」です。
「レビュー待ち時間」と「まだ明確に特定できていない」が同数最多でした。律速の存在は感じているものの、計測・可視化はこれからという層が多い結果です。
複数選択式で、9名から合計12件の選択がありました。最も多かったのは個人向け学習リソースの試行、次いで社内のAI開発フロー棚卸しでした。
M/M/1モデルが最多選択となり、AI導入後の詰まりを構造として説明するフレームへの関心が明確でした。
律速を特定できていない回答が3件あり、導入支援ではまず計測対象を決める前段の支援が有効です。
Udemy等の学習リソース希望が最多で、個人学習から社内棚卸しへ進む段階的な導線が求められています。
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