スマホ×AI開発で、2日でGitHub Actions 2,000分を使い切った話

スマートフォンのチャットからAIに開発指示を出す、という個人開発プロジェクトでの実験が、予想外の落とし穴に直面した。Next.js アプリをフロント・バック分離に作り直す作業を進める中で、2日間で GitHub Actions の無料枠2,000分をすべて使い切ったのだ。一見すると「AIが高速だから、テストが頻繁に走る」という単純な話に見えるが、実際の原因はもっと複雑だ。第一に、失敗するたびにテストやチェックを追加していった結果、ハーネスが膨らみ続けた。第二に、画面実装では Playwright によるスクリーンショット撮影と Visual Regression（画像差分テスト）が重く、デザインとの照合のために短期間に何度も修正と再実行を繰り返した。第三に、GitHub Issue を細かく分割してAIに順次処理させたため、PR の数が増えた。つまり「軽い確認を頻繁に実行」ではなく「重い確認を何度も実行」という状況になっていたのだ。

AIの鬼の視点は、この事例の本質を指す。「AIは速い」という一般的なイメージは、あくまで「AIが実行する単位のタスク」に限った話だ。画面レイアウト、配色、情報の可読性といった「人間が見て判断する領域」は、相変わらず重く、繰り返しが避けられない。さらに Harness Engineering という理念は理屈として正しいが、実装すると「確認ループが無限に重くなる」という陥穽がある。失敗ごとにテストを追加すれば、次の失敗に向けた確認項目も増え、やがて CI/CD のコストが開発速度を上回る。個人開発でも直面する課題が、複数人・複数チームでの運用ではどう膨張するか、という問題だ。

中小企業がAIで開発を加速する際の教訓は明確だ。AIで生産性を上げるなら、同時に CI/CD 設計も見直す必要がある。テストを「安いから追加する」のではなく「毎回のコストとして計上する」という思考に切り替える。GitHub Actions 無料枠は個人向けの措置だが、チーム開発では即座に有料プランへ移行を迫られる。その時点で「何を確認して、何を省くか」という判断を迫られることになる。事前に設計しておかなければ、AI による開発高速化は、CI/CD のコスト爆発で帳消しになりかねない。