DP室所属のuncle__koです。
現代のソフトウェア開発は、生成AIの登場によってコード記述やテストの自動化が飛躍的に高速化しています。
AIエージェントコードを書き、テストまで実行してくれるAI時代において、私たち開発者に問われるのは「そのスピードにどう安全に対応するか」だと思っています。
そこで今回注目するのがFeature Flag（フィーチャーフラグ）という手法です。
フィーチャーフラグを活用すれば、コードをまずデプロイしてから段階的にリリースする戦略が可能になり、スピードと信頼性を両立できます。
例えば、AIが生み出した新機能を一度本番環境にデプロイしておき、はじめは社内や一部ユーザーのみに提供し、問題がなければ徐々に対象を拡大するといった運用ができます。
万一不具合が見つかっても影響範囲は限定的で、他の開発中の機能リリースも妨げません。まさに「まずデプロイ、後からコントロール」が可能となるのです。
フィーチャーフラグとは？
フィーチャーフラグとは、アプリケーションの機能のオン/オフをコードの再デプロイなしに切り替えることを可能にする仕組みです。
本質的にはデプロイ（コードの配置）とリリース（ユーザーへの提供）を切り離す手法であり、コード自体は本番環境にデプロイしておきつつ、実際にその機能をユーザーに有効化するタイミングを自由にコントロールできます。
実装上は、条件分岐によって機能を有効・無効化するスイッチをコードに埋め込み、リアルタイムに挙動を変えられるようにします。これにより、機能ごとにリリースのタイミングや対象ユーザーを細かく制御することが可能になります。
フィーチャーフラグのメリット
フィーチャーフラグを導入すると、次のような利点があります。
- リリースリスクの低減（段階的ロールアウトと迅速なロールバック）:
- 新機能をまず限定されたユーザーグループにのみリリースし、問題がなければ徐々に全ユーザーへ展開することができます。例えば最初は全ユーザーの1%に提供し、様子を見てから10%、50%と拡大するといった段階的ロールアウトが可能です。もしリリース途中に不具合や障害が発生した場合でも、デプロイやリリース工程自体をやり直すことなくスイッチ一つで機能をOFFにして即座に無効化でき、安全に元の状態へ戻すことができます。
- このようにリリースの影響範囲をコントロールできるため、大きな変更でもリスクを最小限に抑えて展開可能です。
- データ駆動の意思決定（A/Bテストの活用）:
- フィーチャーフラグはA/Bテストとも相性が良く、ユーザーごとに異なるバージョンの機能を同時に提供して効果を検証することができます。たとえば一部ユーザーには新機能をON、他にはOFFにしてユーザーの反応や指標の差異を測定し、どちらがより良い結果を生むかデータに基づいて判断できます。
- 直感や経験ではなく実データに基づいて機能の有用性を評価できるため、開発チームはより確かな意思決定が可能になります。これはAI時代において、ユーザーの多様な反応を素早く分析し最適な方向性を選択する上でも非常に有用です。
- 開発プロセスの効率化（トランクベース開発の促進）:
- フィーチャーフラグは継続的デプロイ/インテグレーションを支える技術でもあります。未完成の機能であってもフィーチャーフラグをOFFにした状態ですぐメインブランチにマージできるため、長期間ブランチを分ける必要がなくなり常に最新コードを本番環境にデプロイ可能な状態に保てます。
- これによりリリース待ちによる他機能のブロックが発生せず、複数の機能開発が並行して進められます。また変更を小さく頻繁にリリースするスモールリリースが促進され、マージ時のコンフリクト減少やコードレビュー負荷の軽減、問題発生時の原因特定の容易化にもつながります。結果としてリリースサイクル全体のスピードが向上し、ユーザーへのフィードバック反映も速くなります。
以上のように、フィーチャーフラグは 「安全」を守りながら素早く実験とリリースを繰り返す ことを可能にします。
高速な開発サイクルを実現しつつ、ユーザー体験を損なわない工夫として、現代のソフトウェア開発には欠かせないプラクティスとなりつつあります。
🚀 AI時代との親和性
AIエージェントやコード生成ツールの登場により、「高速に試す→検証する」ループの回転速度が劇的に向上しています。
Feature Flagはそのような素早い実験・改善サイクルに最適な構成を提供しており、以下のようなメリットがあります：
- コードが書けたら即デプロイ → 検証はFeatureFlagで制御
- リリースブロックを回避し、他チームへの影響を抑える
- ユーザーの反応をもとにA/Bテストで精度の高い判断を行う
Feature Flagプラットフォーム「Bucketeer」の紹介
手前味噌ではありますが、こうしたフィーチャーフラグ運用を支援するツールとして、DP室で開発/メンテしているBucketeerというOSSがあります。
Bucketeerには、以下のような実用的な機能が揃っています。
🛠 主な機能
- リアルタイムなフラグ切り替え
- 管理画面から即時にフラグをON/OFF可能。デプロイし直す必要はありません。
- ターゲットセグメント配信
- 特定のユーザーグループ（例：βテスター、国別、ブラウザ別など）に限定して機能を公開可能。
- ユーザー属性やリクエストヘッダーに基づいた柔軟なコントロールが可能です。
- 段階的ロールアウト（ステージング展開）
- 例：まず1%のユーザーに公開 → 問題なければ10%、30%、100%へ拡大。
- リスクを最小化しながら段階的に公開できます。
- A/Bテスト機能
- 複数のパターンをユーザーごとに振り分け、効果測定を実施。
- 結果に基づいた改善・判断が可能になります。
- キルスイッチ機能
- エラー率やパフォーマンス悪化を検知した場合に自動でフラグOFFに。
- インシデント時の影響を最小限に抑えることができます。
- 多言語SDK対応
- フロントエンド（JavaScript, React）、バックエンド（Go, Node.js, etc）、モバイル（iOS, Android）など、多くの開発環境で簡単に統合可能。
- OpenFeatureにも順次対応していっている。
このように、Bucketeerはただのトグルスイッチではなく、プロダクト戦略を安全かつ柔軟に進めるためのツールキットです。
このような機能セットにより、BucketeerはAI時代の高速な開発・リリースを支える強力なプラットフォームとして活用できるのではないかと考えてます。
まとめ
AIによって開発スピードが上がったからといって、必ずしもリリースのリスクを恐れる必要はありません。
フィーチャーフラグの導入は、戦略的でリスクを抑えた新機能リリースを可能にし、組織全体のアジリティ（敏捷性）を高めるための重要なステップとなります。
デプロイとリリースを切り離すこの手法により、リスクを最小限に抑えつつ本番環境で高速に機能検証を行うことができ、結果的に開発のストレスも減りユーザーにより良いサービスを迅速に提供できるようになります。
AI時代だからこそ、フィーチャーフラグという安全策を取り入れながら大胆にイノベーションを推進し、“速さ”と“安心”を両立させた開発・リリース文化を築いていきましょう。
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