カバレッジ4指標100%をAI開発で維持し続ける ── 「ゲートが本当に落ちるか」まで検証する運用
「カバレッジ100%は手段の目的化」という批判は昔からあります。それでも私たちのWebサービスリポジトリ（イベント予約・LINE連携・決済まわり）は、**stmt / branch / func / line の4指標100%**を開発初期から一度も緩めずに運用しています。開発の主体はAIエージェント（Claude Code / Codex）です。 この記事は「100%にすべきか」の議論ではなく、100%を敷いた状態でAIに開発させると何が起き、どういう運用ノウハウが溜まったかの記録です。カバレッジゲートそのものがバグっていた事故も含めて書きます。 なぜAI開発と100%ゲートは相性...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
タスクは16.7%短縮でも業務時間が減った人は25.4%、その差はどこに消えているのか？
パーソル総合研究所が正規雇用者3,000人に聞いた生成AI調査を読み解きます。タスク所要時間は平均16.7%（週26.4分）短縮する一方、業務時間が実際に減った人は約25.4%。浮いた時間の61.2%が仕事に再投下され、その75.4%が日常業務という構図から、中小企業が効果測定をどこで取るべきかを整理します。
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生成AI活用43.4%に対しAIエージェント利用中3.3%、この差をどう読むのか？
矢野経済研究所が2025年12月に公表した法人アンケート調査を読み解きます。有効回答496社の43.4%が生成AIを活用する一方、AIエージェントは生成AI活用企業215社ベースで利用中3.3%。分母の違いと調査対象の限界を確認したうえで、中小企業が次に何を決めるべきかを整理します。
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大企業でも生成AI導入は57.7%止まり、壁の1位が「スキル不足」70.3%なのはなぜか？
野村総合研究所が2025年9月に売上高上位企業517社から回答を得たIT活用実態調査を読み解きます。生成AI導入済み57.7%、課題1位のリテラシー・スキル不足70.3%、IT予算増加企業の59.0%から49.0%への低下という数字の分母と限界を確認し、中小企業がベンチマークとしてどう使えるかを整理します。
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