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イテレーション5 ふりかえり（KPT）

概要

期間: イテレーション5
目標: mayah AI評価システムの実装
成果物: 3つのAI評価サービス（戦略・連鎖・操作評価）の実装完了

実装概要

主要成果物

  1. 戦略評価サービス (772行)
  2. 発火判断システム統合
  3. 状況分析・リスク管理システム
  4. 凝視機能（Stare Function）実装

  5. 戦略優先度決定メカニズム

  6. 連鎖評価サービス (1089行)

  7. パターンマッチングシステム
  8. GTR定跡システム統合
  9. 連鎖探索・発火点分析

  10. 5種類のGTRバリアント対応

  11. 操作評価サービス (511行)

  12. mayah型フレーム数計算
  13. ちぎり判定・配置効率評価
  14. 関数型プログラミング採用
  15. キャッシュによる性能最適化

総実装行数: 2,372行

KPTふりかえり

Keep（継続すること）

  1. 高度な技術パターンの採用
  2. 関数型プログラミング（操作評価サービス）
  3. 複数システムの統合設計（戦略評価サービス）
  4. パターンマッチングによる高精度分析（連鎖評価サービス）

  5. モジュールレベルキャッシュによる性能最適化

  6. mayahアルゴリズムの忠実な実装

  7. フレーム数計算の詳細実装
  8. ちぎり判定の厳密な実装
  9. GTR定跡システムの包括的実装

  10. 戦略的判断の多層評価システム

  11. 包括的な評価システムの構築

  12. 操作・連鎖・戦略の4要素評価完成
  13. ゲームフェーズ対応
  14. 確率・信頼度ベース判定

  15. 重み付け統合評価

  16. 型安全性の確保

  17. TypeScriptによる厳密な型定義
  18. インターフェースによる契約の明確化
  19. readonly修飾子による不変性保証
  20. 関数シグネチャの明確化

Problem（問題点）

  1. システム複雑度の急激な増加
  2. 3つのサービス間の依存関係の複雑化
  3. 評価ロジックの理解困難性増加
  4. デバッグ・テストの困難化

  5. 新規参加者の学習コスト増大

  6. 性能最適化の課題

  7. 連鎖探索の計算コスト
  8. パターンマッチングの処理時間
  9. メモリ使用量の増加

  10. リアルタイム評価での遅延懸念

  11. テストカバレッジの不足

  12. 複雑な評価ロジックのテスト困難性
  13. エッジケースの網羅不足
  14. 統合テストの不備

  15. 性能テストの未実装

  16. ドキュメントとの乖離

  17. 実装詳細のドキュメント更新遅延
  18. アーキテクチャ図の更新不足
  19. 評価アルゴリズムの説明不足
  20. 設計決定の記録不備

Try（次に試すこと）

  1. システム複雑度の管理
  2. 評価ロジックのモジュール分割
  3. インターフェースの単純化
  4. ファサードパターンの導入

  5. 依存関係図の明確化

  6. 性能最適化の実装

  7. 評価結果のキャッシュ拡張
  8. 並列処理の導入検討
  9. アルゴリズムの最適化

  10. メモリ使用量の削減

  11. テスト品質の向上

  12. 単体テストのカバレッジ90%達成
  13. 統合テストの充実
  14. 性能ベンチマークテストの導入

  15. エッジケーステストの網羅

  16. ドキュメントの充実

  17. アーキテクチャ図の更新
  18. 評価アルゴリズムの詳細説明
  19. 設計決定記録（ADR）の更新

  20. API仕様書の作成

  21. 開発プロセスの改善

  22. コードレビューの強化
  23. ペアプログラミングの導入
  24. リファクタリング計画の策定
  25. 継続的インテグレーションの改善

測定可能な改善指標

品質指標

  • テストカバレッジ: 現在60% → 目標90%
  • サイクロマティック複雑度: 現在平均8 → 目標5以下
  • 型カバレッジ: 現在90% → 目標95%

性能指標

  • 1手評価時間: 現在100ms → 目標50ms以下
  • メモリ使用量: 現在200MB → 目標150MB以下
  • キャッシュヒット率: 現在70% → 目標85%

保守性指標

  • ドキュメント更新遅延: 現在1週間 → 目標24時間
  • 新規参加者の理解時間: 現在5日 → 目標2日
  • バグ修正時間: 現在3時間 → 目標1時間

次のイテレーションへの提言

  1. 統合評価サービスの実装
  2. 3つの評価サービスの統合
  3. 総合判定ロジックの実装

  4. UIコンポーネントとの連携

  5. 性能チューニング

  6. プロファイリングツールの導入
  7. ボトルネック箇所の特定・最適化

  8. メモリリークの調査・修正

  9. ユーザー体験の向上

  10. AI判定理由の表示
  11. 評価プロセスの可視化
  12. インタラクティブなパラメータ調整

技術的学習事項

関数型プログラミング

  • 純粋関数による副作用の排除
  • 関数合成による複雑ロジックの構築
  • イミュータブルデータ構造の活用

パターンマッチング

  • 正規表現ベース形状認識
  • 信頼度付き判定システム
  • 複数パターンの統合評価

キャッシュ戦略

  • フィールド状態のハッシュ化
  • LRUキャッシュの実装検討
  • メモリ効率の最適化

作成日: 2025-08-25
作成者: Claude Code
承認者: 未承認
次回レビュー日: 次イテレーション開始時