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品質検知 · 横断

11. Quality Signals Loop

PR・CI・eval・週次レビューを接続し、問題に気付ける品質改善ループ。

目的: 問題をゼロにするのではなく、気付けるようにする

定着運用では、人の記録、機械検査、回帰評価を接続し、問題を見逃しても別レイヤーで気付ける状態を作る。 Quality Signals LoopはAI専用監視ではなく、要件不足、承認不足、テスト不足、文書の同期漏れ、AI挙動の退行を同じ改善ループで扱う。

設計原則: 決定的に検査できるものはCI、人の判断理由はPR、非決定的なAI挙動はeval、傾向は週次、重大事象はポストモーテムで扱う。

5段のQuality Signals Loop

Quality Signals Loopの5段階 PR、CI、eval、週次レビュー、重大時レビューを改善へ戻す循環図 1. PR理由分類・ADRhandoff確認 2. CItest・lint・secret決定的な強制 3. eval代表ケース行動退行を検知 4. 週次DORA + 理由別件数傾向を確認 5. 重大時ポストモーテム根本原因を分析 確定した改善を REQ / ADR / rules / CI / template へ戻す

最小構成

場所最初に入れるもの検知できる問題
PR要件ID、ADR/handoff更新要否、差し戻し理由文脈不足、承認不足、追跡漏れ
CI hard gatebuild、test、lint、secret、OpenAPI再現可能な違反
eval代表10〜20ケースprompt、rules、model変更による行動退行
週次DORA系指標、理由別件数、eval失敗チーム全体の劣化傾向
重大時blameless postmortemGateをすり抜けた根本原因

止め方を3段階に分ける

段階用途
Warn誤検知率を測るADR更新候補、要件ID不足
Soft gate理由付き承認で通過可能カバレッジ低下、文書同期候補
Hard gate例外なく停止build/test失敗、secret混入
チェックを一度に増やさない。Warnで精度と負荷を確認し、事故防止効果が明確な項目だけHard gateへ昇格する。

導入順と拡張条件

  1. Phase 1: PR理由分類 + 既存CI
  2. Phase 2: Required Checks + 代表eval
  3. Phase 3: 週次Quality Signalsレビュー
  4. Phase 4: 本番AIアプリだけLLM Observability / OpenTelemetry
追加機能導入条件まだ不要な状態
LLM Observability本番Bot/RAG/Agentに実トラフィックがある開発支援・文書PoCのみ
OpenTelemetryAPI/分散処理の実行時問題を追うPR・文書品質だけを扱う
ポストモーテム本番影響、セキュリティ、重大なGateすり抜け軽微な差し戻し

週次15分の判断

  1. 増えた理由分類とeval失敗を見る
  2. 改善候補を1〜3件に絞る
  3. REQ / ADR / rules / CI / templateの更新先を決める
  4. 翌週のシグナルで改善したか確認する
禁止: 個人評価への利用、ログ項目の無制限追加、改善タスクの無審査自動起票、機密本文の保存。
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