AI駆動開発でGitHubの活動量はどう変わったか。2024年後半は月20〜40件、2025年5月は約300件

GitHubのコントリビューション数（Issue・PR・レビューを含むGitHub標準の集計）は、2024年後半には月20〜40件ほどでした。それが2025年5月には約300件になりました（2025年5月30日に投稿したグラフより）。

初版の『7倍』は、AI利用前を月およそ50件と置いたときの丸めです。

この件数は、開発速度や納品量が何倍になったかを示す数字ではありません。

この記事では、当時どの作業をAIに任せ、何が進めやすくなったのかを振り返ります。品質、手戻り、実際の作業時間を同じ条件で比べたわけではありません。それらの改善率は主張しません。

比べているのは、2024年後半の月あたりの件数と、2025年5月の件数です。非公開リポジトリの件数を含めているかは、公開情報では分かっていません。新しい母数や品質の指標は、過去の数字に合わせて作っていません。

当時の作業の分け方

コードを作る作業

コードはClaude Codeに書いてもらっていました。先にClaude Desktopと対話しながら指示書を練り、その内容をターミナルでClaude Codeに伝えていました。数分で、基本の骨格になるコードができていました。そこから「このクラスにメソッドを追加して、ユニットテストも書いて」のように、具体的な指示を重ねていました。

レビュー

CodeRabbitはPRを作るとレビューを始め、バグの可能性やセキュリティ上の指摘、コーディング規約との差をPRにコメントしていました。指摘された箇所はCursorのAgent機能で直していました。指摘がすべてを見つけるという意味ではありません。

数えたもの

数えたのはGitHubのコントリビューション数です。2024年後半は月20〜40件ほどでした。2025年5月は約300件でした。どちらも、2025年5月30日に投稿したグラフの範囲です。

コントリビューションはコミット数ではありません。GitHubの定義では、コミットのほかにIssue、Pull Request、レビューなども数に入ります。

使っていた道具

• Cursor: AIを組み込んだエディタ。指摘された箇所を、Agent機能で直す
• Claude Desktop: 対話しながら指示書を練る
• Claude Code: 指示書をもとにコードを書く
• CodeRabbit: PRへの自動レビュー

当時の感触では、コードを一行ずつ書くというよりAIと対話しながら問題を解く作業に近くなっていました。これは感触であって、作業時間や納品量を測った結果ではありません。

参考資料

noteの2025年6月1日の記事の題には、開発速度の7倍とあります。会社のこの記事の数字は、2025年5月30日のグラフに合わせています。速度や納品量の倍率としては扱いません。

AIと開発するようになって、手を動かす量が変わった。『7倍』の中身と、今なら付け加えたいこと｜Terisuke

AIと開発するようになって、僕のGitHub上のコントリビューション数は大きく増えました。ただし、これは開発速度や納品量が7倍になったことを示す数字ではありません。Issue、Pull Request、レビューなどを含む活動の記録です。 この記事では当時どの作業をAIに任せ、何が進めやすくなったのかを振り返ります。品質、手戻り、実際の作業時間を同じ条件で比較したわけではないため、それらの改善率は主張しません。 初版は2025年6月1日のnoteです。当時は「開発速度が7倍」というタイトルで書きました。今回は、数字の中身が分かるように書き直しています。 当時の流れ 当時の開発は四

note.com

2025年5月30日の投稿にある、月次のコントリビューショングラフです。

terisuke@2年連続毎週登壇 (@cor_terisuke) on X

コーディングエージェントを使うと開発が爆速になることを図らずも証明したグラフ

x.com

• GitHub Docs: Profile contributions - コントリビューションに数える対象の公式の説明

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