Opaline
開発チーム向けの、AIにコードを書かせた記録をまとめて見える化する道具
🛠️ 自分で作れる度★★★★★🗾 日本でやれる度★★★★★
🧩どんなサービス？ 6つのポイント
👤誰が使う？
業務の心臓部となるシステムを守りたい開発チームや、そのリーダーが使う。
😩困っていたこと
人手のレビューは見落としが多い。特に「この修正がどこまで壊すか」を一人で追い切れない。
✅してくれること
出されたコードをAIが読み、問題点を指摘する。さらにその変更が影響する範囲まで見て警告する。
🤖AIの役割
AIがコードの差分と関連ファイルを読み、危ない箇所を文章で指摘する。
💰お金の仕組み
開発チーム向けの月額課金(たぶん)。価格は不明。
📈うまくいっている証拠
まだ実績の情報はない。作者が記事で応援を呼びかけている段階。
🛠️自分でも作れる？
🧑💻率直なところ
GitHubと連携する仕組みとAIのAPIがあれば、基本のレビュー機能は1〜2ヶ月で作れる。ただし影響範囲を追う部分は作り込みが要る。
🗾日本でやるなら
日本のシステム開発会社や、社内に開発チームを持つ企業に売る。1人あたり月2000〜3000円が目安(たぶん)。まず無料で試させ、指摘の当たり具合で納得してもらう。
👣最初の一歩
自分のリポジトリで、AIに差分を読ませて指摘させる小さな道具を作る。その指摘が役に立つか自分で確かめる。
✨まねするならこのアイデア
- 業務システム会社向けの影響範囲チェック
- SES企業向けの新人コード添削AI
- 医療系システム向けの危険変更アラート
- 社内ツール向けのレビュー要約AI
- 古いシステム改修向けの依存関係マップ
🔬らぼのひとこと
この記事の本題は「AIの記憶」の解説で、製品の宣伝は冒頭の一行だけ。技術記事を毎日書いて信頼を集め、そこから自分の道具を知ってもらう売り方が面白い。作るより先に、書くことが効く場面もある。
🔎 くわしい点数と情報源
原文: a blast-radius aware AI code review built for your business-critical systems