Siderで1プルリクエストあたりの開発効率をアップ
エンジニアとデザイナ双方が、Siderによるきめ細やかな指摘と、レビュー効率化を実感。

株式会社scoutyについて

株式会社scouty(以下「scouty」)の提供するscoutyは、人工知能によりインターネット上のオープンデータから情報を取得して最適な企業とマッチングする登録不要の新しい転職サービスです。現在はITベンチャー企業を中心に、約50社が導入しています。scoutyでは開発言語にJS、Python、CSSを使用しており、フレームワークは主にVue.js、Djangoを活用しています。

現在、13名のエンジニアとデザイナでSiderを利用しています。

なぜSiderを選んだか?

もともとはCIサービスの一部の処理でLinterを実行して、コーディングスタイルチェックの確認を行っていました。しかしCIはスタイルチェック以外の処理も実行するため、CI全体の実行時間が次第に長くなっていき、ときには20分を超えて開発効率に影響を及ぼすようになってしまいました。

そのため、スタイルチェックの部分は並列実行するなど、CIの実行時間を削減する必要が出てきました。CIにも並列実行させる機能はありますが、せっかくならコードレビューに特化したサービスのほうが細かなところまで手が届くと思い、Siderを利用することにしました。Siderはnpm installで必要なモジュールやLintルールを追加で入れることができるので、自由度がある程度担保されているところも魅力的でした。

効果

スタイル違反がある部分のエラーメッセージを日本語で見られる点は大きなメリットの一つです。「stylelintのエラーメッセージが日本語で表示されるから、理解が速くなって嬉しい」とデザイナからは聞いています。

以前利用していたCIではPythonのLinterしか使っていなかったため、JSやCSSのコーディングスタイルは簡単に目で確認していました。が、Siderの導入によりそれをしなくて済むようになったので、1プルリクエストあたりにかかる時間を確実に削減できています。

金額に関しては、現在エンジニアとデザイナで使っており、13名で20,000円程度です。以前のCIサービスでいうとコンテナ2つ分なので、コスト的にはほぼ変わらないぐらいで運用できています。

気に入っている点は、エラーメッセージがGitHubのコメントとして表示されるので、必要があればそこから議論を開始できるところです。この機能を他のCIを使用して自前で作成するとなると、かなり工数がかかってしまいますから、その分の効率が上がるだけでもSiderの導入は開発効率をあげたと言えます。

また、プルリクエストのコミットに含まれている差分だけを対象としてLinterを実行してくれるので、プロジェクトの途中からでも導入しやすいです。大抵いきなりLinterを入れると数百個単位でErrorやWarningのメッセージが出てきてしまい、「一度に直すのは大変……」という気持ちになるのですが、Siderは開発しながら徐々にコーディングを修正していけるので、心理的なハードルもあまり感じずにLinterを導入することができました。

企業情報

scoutyは、人工知能によりインターネット上のオープンデータから情報を取得して、人々の能力を自動分析し、最適な企業とマッチングする登録不要の新しい転職サービスです。経験年数や希望年収などの単純な数値情報だけでなく、自分の書いたコードやブログ投稿のような定性的な情報もふまえた本質的なマッチングが可能です。エンジニアに対して本人も知らないようなより良い環境や職場を提供することを目的としてサービスを展開しており、現在はITベンチャー企業を中心に約50社が導入しています。

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