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◈ Agents & Manager/2026-07-01上級

技術的負債スコアは下がったのに同じ場所でバグが再発するとき — スコアが見落とす結合とチャーンを計測する運用メモ

Antigravityのアーキテクチャ分析エージェントに技術的負債をスコアリングさせても、リファクタリング後に同じ場所でバグが再発することがあります。静的スコアが見落とすFan-inとチャーンの掛け算を計測し、実際の障害と突き合わせる運用手順をまとめました。

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✦ プレミアム記事

スコアは健全になったのに、火を噴く場所が変わらなかった

あるプロジェクトで、Antigravity のアーキテクチャ分析エージェントに技術的負債をスコアリングさせ、上位から順にリファクタリングを進めたことがあります。循環的複雑度の平均は下がり、レポート上の「critical」ファイルは着実に減りました。数字の上では、確かに健全になっていました。

それでも、月末の障害の振り返りで並ぶファイル名は、ほとんど変わっていませんでした。スコアが低い——つまり「きれいな」はずのファイルで、同じような不具合が繰り返し起きていたのです。

このズレを一度きちんと見てからは、静的な複雑度スコアだけでリファクタリングの順番を決めるのをやめました。スコアは必要な指標ですが、それ単体では「どこが実際に壊れるか」を教えてくれません。ここでは、その空振りをどう計測して埋めたかを、実際に使ったコードとともに残しておきます。

なぜ複雑度スコアは的を外すのか

循環的複雑度や認知的複雑度は、ファイルを開いた瞬間の「読みにくさ」をよく捉えます。ネストが深く、分岐が多い関数は、確かに事故りやすい。ここに異論はありません。

問題は、複雑度が「その関数が今後どれだけ触られるか」も「触ったときに何件のモジュールへ波及するか」も見ていないことです。滅多に変更されない複雑な関数は、複雑なまま静かに動き続けます。逆に、一見シンプルでも毎週のように書き換えられ、多くのモジュールから参照されているファイルは、変更のたびに小さな綻びを生みます。障害はそちらで起きます。

つまり実際のリスクは、複雑度そのものよりも「変更頻度(チャーン)」と「被参照数(Fan-in)」の掛け算に強く相関します。この2つは静的解析だけでは出てきません。片方はGit履歴に、もう片方は依存グラフにあります。エージェントに渡すスコアには、この2軸を最初から織り込んでおく必要がありました。

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この記事で得られること
✦循環的複雑度スコアが下がっても障害が減らない理由と、madge と git log --numstat で Fan-in×チャーンを計測するTypeScriptコード
✦負債スコアと実際のインシデント修正ファイルを Recall@20 で突き合わせ、複雑度0.2に対しホットスポット0.5という空振りを検出する照合ハーネス
✦静的スコアを鵜呑みにするエージェントの優先順位付けを、障害履歴で補正して返済順を組み替える運用手順
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