Sentry×Jira×Devin連携で、エラー検知からAIによる修正PR作成までを自動化・効率化
クロスマート株式会社 / kona_peso
メンバー / フロントエンドエンジニア / 従業員規模: 51名〜100名 / エンジニア組織: 11名〜50名
| 利用プラン | 利用機能 | ツールの利用規模 | 事業形態 |
|---|---|---|---|
Team Plan | エラー監視機能 | 11名〜50名 | B to B |
| 利用プラン | Team Plan |
|---|---|
| 利用機能 | エラー監視機能 |
| ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
| 事業形態 | B to B |
アーキテクチャ

導入の背景・解決したかった問題
導入背景
Sentry自体は以前から導入されていましたが、当時はエラーを検知した後の調査やタスク化が手動メインでした。そのため、不具合に気づけても実際の修正までになかなか至らなかったり、調査に時間がかかったりと、改善活動を効率よく回せていない課題がありました。
そこで、Sentryのエラー情報を起点にして、後続の作業を仕組み化することを目指しました。具体的には、社内の他チームで成果が出ていたフローを参考に、SentryからJira起票、Clarityでの挙動確認、Devin(AI)による修正PR作成までを連携させました。これにより、人間が手を動かすコストを最小限にしつつ、スピーディーに不具合を解消できる体制を整えました。
導入の成果
改善したかった課題はどれくらい解決されたか
「検知したエラーが放置される」「調査に時間がかかる」という課題が解決されました。Sentryから得られる情報の解像度が高いため、AIへの指示出しがスムーズになり、人間が手を動かす時間を大幅に減らせています。
どのような成果が得られたか
Sentryで検知したエラーをデイリースクラムで判断し、即座にJira起票、そのままDevinに修正PRを出させる流れが定着しました。この効率的な活用モデルを他チームにも共有したことで、組織全体のデバッグ品質の向上に寄与できました。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
チームに裁量があり、良い仕組みを柔軟に取り入れられる環境のため、特別な承認プロセスは必要ありませんでした。他チームでSentry×Devin×Clarityのフローが既にあったため、スムーズに自チームの運用に組み込むことができました。
活用方法
フロントエンドのエラー対応において、エラー検知だけでなく、AIや分析ツールと組み合わせたフローを組んでいます。
- 検知と判断:Slack通知をきっかけに、デイリースクラムで優先度を判断。
- AIでの修正:フロントエンドのエラーは、SentryのURLをDevinに共有し、調査・修正を依頼。
- 行動分析:Microsoft Clarityと連携し、エラー時のユーザーの動きを動画で確認。
- 管理:一連の流れをJiraのチケットに紐付けて進捗を管理。
よく使う機能
- Jira Integration:Issue画面から数クリックでJiraチケットを作成・紐付け。
- Stack Trace & Breadcrumbs:ソースコードの特定や、エラー直前の挙動の可視化。
- External Link Sharing:Devinへの指示出しなど、URLひとつで詳細な情報を共有。
- Clarity Integration:外部ツールと連携した詳細な行動分析。
ツールの良い点
1画面に情報がまとまっており、調査からJira起票までの流れがスムーズな点。
ツールの課題点
多機能なので、すべての機能を使いこなすにはある程度継続的なキャッチアップが必要。
ツールを検討されている方へ
「エラーは起きているけれど、原因特定やタスク化に手間取っている」というチームには合っていると思います。Sentryをハブにして他のツールと連携させることで、デバッグ作業の負担を減らすことができます。
今後の展望
今はエラー検知がメインですが、今後はパフォーマンスモニタリング機能なども活用し、ユーザー体験を損なうような事象を未然に防ぐ運用も強めていきたいです。
クロスマート株式会社 / kona_peso
メンバー / フロントエンドエンジニア / 従業員規模: 51名〜100名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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