🏄‍♂️

tuist/argus を使って iOS アプリのビルドのボトルネックを見つける

2025/12/10に公開

このエントリーは with Advent Calendar 2025 の10日目になります。

普段は with の iOS アプリを開発している kymmt です。
このエントリーは、たまたまﾂｲｯﾀｰに流れてきた tuist/argus というツールを使って iOS アプリのビルド時におけるボトルネックを見つけてみよう！です。
あらかじめ書いておくと、見つけるまでで改善には至っておりません 🥺

 背景iOS アプリ開発においてよく課題に出やすいのがビルド時間です。

そこそこの規模のアプリならフルビルドに10分以上かかったり、差分ビルドでも場合によっては2分以上かかることは珍しくありません。

1行の変更を確かめるのに2分以上待つのは大変厳しいものがあります。

その解決になりそうなものとして、 Apple が Xcode Previews を出しました。

これを使うことでいちいちアプリをビルドして Simulator を見なくても、すぐに変更を確認できます。

しかし、この Xcode Previews もそこそこ頻繁に全体のビルドが走ります。

結果として、やはりビルド時間が iOS アプリ開発においてボトルネックになりやすいです。
しかし、 iOS アプリのビルド時間を改善するには普段の開発では使わない知識が求められ、難易度が高いです。

こういう知識が求められる場合は ChatGPT や Claude などの AI が強いですが、 xcodebuild のログを食わせようにもノイズが多すぎたり必要な情報が欠けてたりと使いものになりません。
そこで、 tuist/argus が役に立つ可能性があります。

 tuist/argus とは？tuist/argus は swift-build をカスタマイズしたものであり、 普通に xcodebuild しただけでは取得できない情報を取得できたり AI に食わせやすいように情報を整理してくれるツールです。
swift-build は Apple が 2025/2 に OSS として発表したビルドシステムであり、これまでは別々のビルドシステムを使っていた SwiftPM や Xcode(xcodebuild) を1つに統合したものです。
Xcode(xcodebuild) は内部で swift-buid を使っており、なんと環境変数によって差し替えることができます。
これを利用し、 Xcode の swift-build を tuist/argus に置き換えてビルド時の情報を収集することで、 AI に食わせやすい形に整理することができます。

 tuist/argus の使い方では実際に使ってみましょう！
tuist/argus は mise でインストールすることができます。

mise が入ってない人はインストールしましょう。
$ curl https://mise.run | sh
$ mise doctor # 問題があれば解決する
あとはコマンドを叩けば argus をインストールできます。
$ mise use -g github:tuist/argus
なお mise を使いたくない！って人は GitHub Releases から自分でバイナリを落としてパスを通すことでも使うことができそうです。
あとはお好みの AI Agent に使い方を教えてあげましょう。

私の場合はよく Claude Code を使うので、 tuist/argus の README.md を参考にしつつ以下のスラッシュコマンドを用意しました。

({} の部分はプロジェクト固有の値です。自分のプロジェクトで使う場合はプロジェクトに適した値にしてください)
.claude/commands/analyze-build.md
---
description: Analyze {プロジェクト名} Build
---

Check for build bottlenecks {プロジェクト名}.
Ouptut in Japanese to build-analysis.md

When running Xcode builds, use Argus to capture and analyze build data:

1. Run builds with Argus and a session ID for correlation:
```bash
SWB_BUILD_TRACE_ID=$(uuidgen) XCBBUILDSERVICE_PATH=$(which argus) SWB_BUILD_TRACE_ID=$SWB_BUILD_TRACE_ID xcodebuild build -scheme "{スキーマ名}" -workspace '{ワークスペースのパス}' -destination 'generic/platform=iOS'
```

2. Query build results using the session ID:
   argus trace summary --build $SWB_BUILD_TRACE_ID
   argus trace errors --build $SWB_BUILD_TRACE_ID
   argus trace slowest-targets --build $SWB_BUILD_TRACE_ID --limit 5
   argus trace bottlenecks --build $SWB_BUILD_TRACE_ID

   Or use "latest" to query the most recent build:
   argus trace summary --build latest

3. Use --json flag for programmatic access:
   argus trace summary --build $SWB_BUILD_TRACE_ID --json

4. Run `argus trace --help` to discover all available commands.
プロジェクトのルートディレクトリで起動した Claude Code で /analyze-build を実行し 、build-analysis.md が出力されれば成功です！
なお1度 AI に実行させる前に
SWB_BUILD_TRACE_ID=$(uuidgen)
   XCBBUILDSERVICE_PATH=$(which argus) SWB_BUILD_TRACE_ID=$BUILD_TRACE_ID xcodebuild build -scheme "{スキーマ名}" -workspace '{ワークスペースのパス}' -destination 'generic/platform=iOS'
部分を手元で実行してみることをおすすめします。

tuist/argus は swift-build を改造しているため、実行環境がシビアです。私は普段から mise を使っており、なぜかインストールしていた swift@5.9 のせいで失敗しました(アンインストールすることで解決)。

もしかしたら Xcode のバージョンでも失敗するかもしれないので、もし簡単に実行できなさそうでしたら諦めましょう 😇
Xcode16.4 で成功することは確認しています。

 実際に使ってみたということで準備ができたら使ってみましょう！

やり方は簡単、使い方で用意したスラッシュコマンドを叩くだけです。
ということで実際に with iOS アプリのリポジトリで叩いてみました。

条件としては、~/Library/Developer/Xcode/DerivedData を吹っ飛ばした「フルビルド版」と、フルビルドした後にもう1度実行した「差分ビルド版」で検証しています。

(アプリに直接関係ありそうな値はマスクしています。公開しても問題なさそうですが 確認取るのがめんどかった )
フルビルド版
 with_ios ビルド分析レポート分析日時: 2025-12-01

スキーム: {スキーム名}

ビルドID: 1E631FB3-C44B-4218-B3D4-1427438CDE51

 ビルドサマリー

項目
値


ステータス
成功

総ビルド時間
{総ビルド時間}

ターゲット数
{ターゲット数}

タスク数
{タスク数}

エラー数
0

警告数
{警告数}

キャッシュヒット率
0.0%（0/{タスク数}）


 最も遅いターゲット（Top 15）

順位
ターゲット名
パッケージ
時間
タスク数


1
{メインターゲット}
{プロジェクト名}
{ビルド時間}s
{タスク数}

2
{依存ライブラリ1}
{依存ライブラリ1}
374.00s
25

3
{依存ライブラリ1-1}
{依存ライブラリ1-1}
369.00s
23

4
{依存ライブラリ2}
{依存ライブラリ2}
363.00s
23

5
{依存ライブラリ3}
{依存ライブラリ3}
359.00s
23

6
{依存ライブラリ3-1}
{依存ライブラリ3-1}
358.00s
23

7
SwiftCompilerPlugin
swift-syntax
354.00s
40

8
SwiftCompilerPluginMessageHandling
swift-syntax
353.00s
40

9
SwiftSyntaxMacroExpansion
swift-syntax
349.00s
40

10
SwiftSyntaxMacros
swift-syntax
347.00s
40

11
SwiftSyntaxBuilder
swift-syntax
346.00s
40

12
SwiftParserDiagnostics
swift-syntax
341.00s
40

13
SwiftOperators
swift-syntax
335.00s
40

14
SwiftParser
swift-syntax
333.00s
40

15
SwiftDiagnostics
swift-syntax
306.00s
40


 最も遅いタスク（Top 5）

順位
タスク
時間
メモリ使用量


1
SwiftSyntax コンパイル（70ファイル, arm64）
288.00s
3,536MB

2
SwiftSyntax コンパイル（70ファイル, x86_64）
287.00s
3,424MB

3
{依存ライブラリ4} コンパイル（283ファイル, arm64）
95.00s
1,007MB

4
アセットカタログのコンパイル
{時間}s
{容量}MB

5
アプリ本体コンパイル（{ファイル数}ファイル）
{時間}s
{容量}MB


 並列化ボトルネック以下のターゲットがビルドの並列実行を妨げています：

 1. SwiftSyntax 依存チェーン（最大のボトルネック）

ターゲット
ブロック時間
ブロックしたターゲット数


SwiftSyntax
304.00s
12ターゲット

SwiftParser
333.00s
9ターゲット

SwiftDiagnostics
306.00s
9ターゲット

SwiftBasicFormat
306.00s
8ターゲット

SwiftParserDiagnostics
341.00s
7ターゲット

SwiftSyntaxBuilder
346.00s
6ターゲット

SwiftSyntaxMacros
347.00s
5ターゲット

SwiftOperators
335.00s
4ターゲット


 2. Firebase 依存チェーン

ターゲット
ブロック時間
ブロックしたターゲット数


FirebaseCore
119.00s
19ターゲット


 3. アプリ内部モジュール

ターゲット
ブロック時間
ブロックしたターゲット数


{内部モジュール}
{時間}s
{ターゲット数}ターゲット


 クリティカルパスビルドの最長実行パス（合計: 2,744秒）:
_SwiftSyntaxCShims (17s)
  → SwiftSyntax (304s)
    → SwiftParser (333s)
      → SwiftParserDiagnostics (341s)
        → SwiftSyntaxBuilder (346s)
          → SwiftSyntaxMacros (347s)
            → SwiftSyntaxMacroExpansion (349s)
              → SwiftCompilerPluginMessageHandling (353s)
                → SwiftCompilerPlugin (354s)

 改善提案
 優先度: 高
 1. SwiftSyntax/Swift Macros のビルド時間削減
問題: SwiftSyntax 関連のビルドがクリティカルパスの大部分を占め、合計 2,744秒

原因: Swift Macros（Verge, StateStruct）が SwiftSyntax に依存

対策案:
プリビルドされた SwiftSyntax バイナリの使用を検討
マクロの使用を必要最小限に抑える
CI環境でのSPMキャッシュ活用


 2. キャッシュヒット率の改善
問題: キャッシュヒット率が 0%

対策案:
Derived Data のキャッシュを有効活用
CI環境でのビルドキャッシュ設定
増分ビルドの活用


 優先度: 中
 3. {依存ライブラリ1} パッケージの最適化
問題: {依存ライブラリ1-1} が合計 743秒

対策案:
使用していない機能のインポート削減
必要に応じて軽量な代替ライブラリの検討


 まとめ
総ビルド時間: {総ビルド時間}秒

主要ボトルネック: SwiftSyntax 依存チェーン（Swift Macros使用による）

最大改善ポイント: SwiftSyntax ビルドの最適化とキャッシュ活用
ビルド時間の約50%以上がSwiftSyntax関連のコンパイルに費やされています。Swift Macrosの恩恵とビルド時間のトレードオフを検討し、CIでのキャッシュ戦略を強化することで大幅な改善が期待できます。
差分ビルド版
 {アプリ} ビルドパフォーマンス分析
 ビルド概要

項目
値


ビルドID
EA689800-0136-443E-93BB-6408BC4E92B7

ステータス
成功

総ビルド時間
{総ビルド時間}秒

ターゲット数
{ターゲット数}

タスク数
{タスク数}

エラー数
0

警告数
{警告数}

キャッシュヒット率
71.3%（{ヒットした数}/{タスク数}）


 クリティカルパス分析ビルドの最長経路（クリティカルパス）は以下の通りです：
{モジュール1}  → {モジュール2}  → {モジュール3} → {モジュール4} → {アプリ}
クリティカルパス合計時間: {ビルド時間}秒
これはビルドの理論的な最小時間を示しています。並列化の限界がこのパスによって決まります。

 最も遅いターゲット Top 10

順位
ターゲット
所要時間
タスク数


1

{アプリ名} (メインアプリ)
{ビルド時間}秒
{タスク数}

2
{モジュール5}
{ビルド時間}秒
{タスク数}

3
{モジュール6}
{ビルド時間}秒
{タスク数}

4
{モジュール4}
{ビルド時間}秒
{タスク数}

5
{モジュール7}
{ビルド時間}秒
{タスク数}

6
{モジュール2}
{ビルド時間}秒
{タスク数}

7
{モジュール8}
{ビルド時間}秒
{タスク数}

8
{モジュール3}
{ビルド時間}秒
{タスク数}

9
{モジュール1}
{ビルド時間}秒
{タスク数}

10
{ライブラリ}
{ビルド時間}秒
{タスク数}


 並列化ボトルネック以下のターゲットが他のターゲットのビルドをブロックしています：

 重大なボトルネック

ターゲット
所要時間
ブロックしているターゲット数
ブロック対象


{モジュール1}
{ビルド時間}秒
{ブロック数}
{モジュールたち}

{モジュール2}
{ビルド時間}秒
{ブロック数}
{モジュールたち}

{モジュール6}
{ビルド時間}秒
{ブロック数}
{モジュールたち}

{モジュール3}
{ビルド時間}秒
{ブロック数}
{モジュールたち}

{モジュール5}
{ビルド時間}秒
{ブロック数}
{モジュールたち}

{モジュール4}
{ビルド時間}秒
{ブロック数}
{モジュールたち}

{モジュール7}
{ビルド時間}秒
{ブロック数}
{モジュールたち}

{モジュール8}
{ビルド時間}秒
{ブロック数}
{モジュールたち}


 分析ポイント{モジュール1}モジュールが最も多くのターゲットをブロックしています（{モジュール数}ターゲット）。このモジュールのビルド最適化が最も効果的です。
{モジュール2}モジュールも{ターゲット数}つのターゲットをブロックしており、改善の優先度が高いです。
フレームワーク間の依存関係チェーンが長いため、並列化の恩恵を受けにくい構造になっています。

 最も遅いコンパイルタスク
 バッチコンパイル（複数ファイル同時コンパイル）

順位
タスク
所要時間
メモリ使用量


1
Swiftバッチコンパイル（{ファイル数}ファイル）
{ビルド時間}秒
{使用量} MB

2
Swiftモジュールエミット（メインアプリ）
{ビルド時間}秒
{使用量} MB

3
Swiftバッチコンパイル（{ファイル数}ファイル）
{ビルド時間}秒
{使用量} MB


 単一ファイルコンパイル（上位のみ）以下のファイルが単独で43秒かかっています（バッチの一部）：
{ファイル1}.swift
{ファイル2}.swift
{ファイル3}.swift
{ファイル4}.swift
{ファイル5}.swift
{ファイル6}.swift
R.generated.swift

 R.swiftスクリプト
R.swift generate resources for framework {モジュール1}: 21秒（114.7 MB）

 改善提案
 優先度: 高{モジュール1}モジュールの分割検討
{ターゲット数}つのターゲットをブロックしているため、依存関係を見直し、必要に応じてモジュールを分割
ビルド時間: {ビルド時間}秒 → 目標: {約30%減}秒以下
R.swiftの最適化
{生成時間}秒かかっているR.swift生成を最適化
不要なリソース参照の削除
増分ビルドの活用確認
Swiftモジュールエミットの改善
{メインアプリ}のモジュールエミットに{エミット時間}秒・1GB以上のメモリを使用
メインアプリターゲットのファイル数削減（現在{タスク数}タスク）
機能ごとのフレームワーク分割を検討

 優先度: 中
{モジュール2}モジュールの最適化
{ターゲット数}ターゲットをブロック
インターフェースの簡素化で再ビルドを削減


 優先度: 低キャッシュヒット率の向上
現在71.3%のヒット率をさらに向上
頻繁に変更されるファイルの依存関係を見直し
フレームワーク依存関係の最適化
クリティカルパス: {モジュール1} → {モジュール2} → {モジュール3} → {モジュール4} → {アプリ}
この依存チェーンを短縮できるか検討

 まとめ{アプリ}のビルドは{ビルド時間}秒で完了していますが、以下の改善により{20%}-{30%}秒程度の短縮が期待できます：

{モジュール1}/{モジュール2}モジュールの最適化 - 並列化ボトルネックの解消

R.swift生成の高速化 - {ビルド時間}秒の削減可能性

メインアプリターゲットの分割 - {ビルド時間}秒のビルド時間を分散
キャッシュヒット率71.3%は良好ですが、クリーンビルドや新機能開発時にはボトルネックが顕著になるため、上記の改善を段階的に実施することを推奨します。

 感想with iOS アプリではモジュールの分割を行っていますが、これによりクリティカルパスが発生してモジュール分割の旨みが減るというのは目から鱗でした。
またライブラリやモジュールごとにビルド時間が出ることで、意外なところで時間がかかっていることがわかったのもよかったです。

 今後の展望tuist/argus を試したのはつい最近なのでまだ実際に改善に移れていないですが、この結果を見て次のようなアクションを思いつきました。
Xcode26 にアップグレードして prebuild な SwiftSyntax を試すことでフルビルド時間が削減できないか検証する
モジュールの依存関係の見直し
クリティカルパスが長くなっているところを短くできないか検討する

R.swift の見直し
地味に色々時間がかかっている
String Catalogs などを使えないか検討する

モジュール1 の最適化
モジュール1 はいろんなターゲットから依存されている
モジュール1 が遅いといろんなターゲットが遅くなるので不要なファイルがないかなどの最適化を行う


 まとめtuist/argus を使ってビルドのボトルネックを探してみました。

以前まではビルドログなどを睨めっこして探していましたが今後は AI が代わりに見つけて改善を提案してくれる、そんな未来が見えました。
もしビルド時間が増えているが原因がわからない！という方がいれば、一度試してみるといいかもしれません。

項目	値
ステータス	成功
総ビルド時間	{総ビルド時間}
ターゲット数	{ターゲット数}
タスク数	{タスク数}
エラー数	0
警告数	{警告数}
キャッシュヒット率	0.0%（0/{タスク数}）

順位	ターゲット名	パッケージ	時間	タスク数
1	{メインターゲット}	{プロジェクト名}	{ビルド時間}s	{タスク数}
2	{依存ライブラリ1}	{依存ライブラリ1}	374.00s	25
3	{依存ライブラリ1-1}	{依存ライブラリ1-1}	369.00s	23
4	{依存ライブラリ2}	{依存ライブラリ2}	363.00s	23
5	{依存ライブラリ3}	{依存ライブラリ3}	359.00s	23
6	{依存ライブラリ3-1}	{依存ライブラリ3-1}	358.00s	23
7	SwiftCompilerPlugin	swift-syntax	354.00s	40
8	SwiftCompilerPluginMessageHandling	swift-syntax	353.00s	40
9	SwiftSyntaxMacroExpansion	swift-syntax	349.00s	40
10	SwiftSyntaxMacros	swift-syntax	347.00s	40
11	SwiftSyntaxBuilder	swift-syntax	346.00s	40
12	SwiftParserDiagnostics	swift-syntax	341.00s	40
13	SwiftOperators	swift-syntax	335.00s	40
14	SwiftParser	swift-syntax	333.00s	40
15	SwiftDiagnostics	swift-syntax	306.00s	40

順位	タスク	時間	メモリ使用量
1	SwiftSyntax コンパイル（70ファイル, arm64）	288.00s	3,536MB
2	SwiftSyntax コンパイル（70ファイル, x86_64）	287.00s	3,424MB
3	{依存ライブラリ4} コンパイル（283ファイル, arm64）	95.00s	1,007MB
4	アセットカタログのコンパイル	{時間}s	{容量}MB
5	アプリ本体コンパイル（{ファイル数}ファイル）	{時間}s	{容量}MB

ターゲット	ブロック時間	ブロックしたターゲット数
SwiftSyntax	304.00s	12ターゲット
SwiftParser	333.00s	9ターゲット
SwiftDiagnostics	306.00s	9ターゲット
SwiftBasicFormat	306.00s	8ターゲット
SwiftParserDiagnostics	341.00s	7ターゲット
SwiftSyntaxBuilder	346.00s	6ターゲット
SwiftSyntaxMacros	347.00s	5ターゲット
SwiftOperators	335.00s	4ターゲット

ターゲット	ブロック時間	ブロックしたターゲット数
FirebaseCore	119.00s	19ターゲット

ターゲット	ブロック時間	ブロックしたターゲット数
{内部モジュール}	{時間}s	{ターゲット数}ターゲット

項目	値
ビルドID	EA689800-0136-443E-93BB-6408BC4E92B7
ステータス	成功
総ビルド時間	{総ビルド時間}秒
ターゲット数	{ターゲット数}
タスク数	{タスク数}
エラー数	0
警告数	{警告数}
キャッシュヒット率	71.3%（{ヒットした数}/{タスク数}）

順位	ターゲット	所要時間	タスク数
1	{アプリ名} (メインアプリ)	{ビルド時間}秒	{タスク数}
2	{モジュール5}	{ビルド時間}秒	{タスク数}
3	{モジュール6}	{ビルド時間}秒	{タスク数}
4	{モジュール4}	{ビルド時間}秒	{タスク数}
5	{モジュール7}	{ビルド時間}秒	{タスク数}
6	{モジュール2}	{ビルド時間}秒	{タスク数}
7	{モジュール8}	{ビルド時間}秒	{タスク数}
8	{モジュール3}	{ビルド時間}秒	{タスク数}
9	{モジュール1}	{ビルド時間}秒	{タスク数}
10	{ライブラリ}	{ビルド時間}秒	{タスク数}

ターゲット	所要時間	ブロックしているターゲット数	ブロック対象
{モジュール1}	{ビルド時間}秒	{ブロック数}	{モジュールたち}
{モジュール2}	{ビルド時間}秒	{ブロック数}	{モジュールたち}
{モジュール6}	{ビルド時間}秒	{ブロック数}	{モジュールたち}
{モジュール3}	{ビルド時間}秒	{ブロック数}	{モジュールたち}
{モジュール5}	{ビルド時間}秒	{ブロック数}	{モジュールたち}
{モジュール4}	{ビルド時間}秒	{ブロック数}	{モジュールたち}
{モジュール7}	{ビルド時間}秒	{ブロック数}	{モジュールたち}
{モジュール8}	{ビルド時間}秒	{ブロック数}	{モジュールたち}

順位	タスク	所要時間	メモリ使用量
1	Swiftバッチコンパイル（{ファイル数}ファイル）	{ビルド時間}秒	{使用量} MB
2	Swiftモジュールエミット（メインアプリ）	{ビルド時間}秒	{使用量} MB
3	Swiftバッチコンパイル（{ファイル数}ファイル）	{ビルド時間}秒	{使用量} MB

GitHubで編集を提案

背景

tuist/argus とは？

tuist/argus の使い方

実際に使ってみた

with_ios ビルド分析レポート

ビルドサマリー

最も遅いターゲット（Top 15）

最も遅いタスク（Top 5）

並列化ボトルネック

1. SwiftSyntax 依存チェーン（最大のボトルネック）

2. Firebase 依存チェーン

3. アプリ内部モジュール

クリティカルパス

改善提案

優先度: 高

1. SwiftSyntax/Swift Macros のビルド時間削減

2. キャッシュヒット率の改善

優先度: 中

3. {依存ライブラリ1} パッケージの最適化

まとめ

{アプリ} ビルドパフォーマンス分析

ビルド概要

クリティカルパス分析

最も遅いターゲット Top 10

並列化ボトルネック

重大なボトルネック

分析ポイント

最も遅いコンパイルタスク

バッチコンパイル（複数ファイル同時コンパイル）

単一ファイルコンパイル（上位のみ）

R.swiftスクリプト

改善提案

優先度: 高

優先度: 中

優先度: 低

まとめ

感想

今後の展望

まとめ

Discussion