コーディング自動化基盤

概要¶

RedmineMCPの改善プロジェクトの第三フェーズとして、AIを活用したプロジェクト計画の完全性分析機能を実装します。これにより、テスト漏れ、依存関係の不備、リソース配分の問題などを自動的に検出し、プロジェクト計画の品質を向上させます。

作業内容¶

1. AI分析エンジンの設計と実装

   • 分析モデルの設計
   • AI APIとの連携設計
   • プロンプト設計
   • レスポンス処理ロジック
   • 分析結果のフォーマット

2. プロジェクト計画の完全性分析

   • テスト網羅性の分析
   • 依存関係の完全性チェック
   • リソース配分の最適性分析
   • スケジュールのリスク分析
   • 品質メトリクスの評価

3. 抜け漏れチケット検出機能

   • テスト不足チケットの検出
   • 依存関係不備チケットの検出
   • 担当者未割り当てチケットの検出
   • 期日未設定チケットの検出
   • 説明不足チケットの検出

4. 改善提案機能

   • 業界標準ベストプラクティスの提案
   • 組織内ベストプラクティスの提案
   • 類似プロジェクトとの比較
   • 改善アクション提案
   • 優先度付き改善リスト

5. ダッシュボードと分析レポート

   • プロジェクト健全性スコアボード
   • 問題領域のヒートマップ
   • トレンド分析
   • 詳細分析レポート
   • エクスポート機能

成果物¶

• AI分析エンジン
• プロジェクト計画完全性分析機能
• 抜け漏れチケット検出機能
• 改善提案機能
• 分析ダッシュボード
• ユーザーガイド

技術スタック¶

• OpenAI API / Claude API
• Ruby/Rails（バックエンド）
• JavaScript/TypeScript（フロントエンド）
• データ可視化ライブラリ（D3.js等）
• Redmine API
• PostgreSQL（データ保存）

参照¶

• 親チケット: #525（RedmineMCP改善プロジェクト）
• 関連チケット: #531（チケット関連性の自動検出基本機能）