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大規模言語モデルAIコーディングAIビジネス・産業Vercel AI Blog掲載日時: 2026年10月10日 4:00

Vercel、RilletのAIエージェントで出荷3倍

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Vercel、RilletのAIエージェントで出荷3倍

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Anthony Liang率いるRilletの2人だけのフロントエンドチームがVercelのeveフレームワークで構築しVercel上で動かすエージェントで4か月に800件以上のLinearチケットを完了し3か月で出荷速度を3倍にした。

  2. なぜ重要か

    小さなチームが大量の社内チケットをさばけたのはコードを書かずmarkdownの指示とスキルで誰もがエージェントの挙動を形作れるからだ。

誰に効くかこれは、一握りの構築者が顧客から要望された変更の滞留を吸収できるかを見極めている小規模ソフトウェアベンダーのエンジニアリングマネージャーやプラットフォームチームに響く。またRilletの仕組みでは、カスタマーサクセスの担当者のようにチケットを起票するのではなくChrome拡張機能を開いて変更を説明できる非エンジニアにも関わる。

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背景と解説

RilletはAIネイティブのERPプラットフォームを販売しており、そのエージェントはリアルタイムの総勘定元帳の中で会計業務をこなし、人の承認と完全な監査証跡を備え、ゼロデイ決算を目指す600社超の顧客にサービスを提供している。この製品の約束は自社の対応力に圧力をかける。顧客がほぼリアルタイムで決算を済ませるなら、変更も素早く届くことを期待するからだ。Anthony LiangはGPT-3.5時代からAIアプリケーションを構築してきて、主要モデルプロバイダーのSDKからオープンソースのエコシステムまで、市場のほぼすべてのエージェントフレームワークを検討してきた。どれもモデルループのプリミティブは与えてくれるが、指示をどこに置くか、ツールをどう登録するか、エージェントをどうSlackやGitHubにつなぐかは自分で決めるしかなく、自分のエージェントには適用できても全員の慣習として強制はできなかった。

彼がeveを採用した理由の一つは、エージェントがディレクトリになり、指示とスキルはmarkdown、ツールはファイル名がAPIになるTypeScriptファイルに入るからだ。この構造がエージェント構築をエンジニアリングの外へ広げた。さらにRilletの他の設定も並び立つ。Vercel Connectは実行時に短命トークンを供給し、長期間有効なプロバイダーの秘密情報が各アプリケーションに入らないようにする。Enterprise Managed Usersは構築者を個人アカウントからRilletのIDプロバイダー配下の会社管理アカウントへ移し、Directory Syncがそこの割り当てに基づいてアクセスを追加・削除する。Anthonyのチームはチケットを拾ってPRを開くSlackボットを作り、他の人たちはインシデント分析やLinearボード管理のエージェントを動かしている。

大きな流れは、Rilletが金融チームに売り込むのと同じ速度重視を社内ツールにも適用していることだ。Anthonyは今、Rilletがエージェント工場と呼ぶものを構築しており、小さな修正と同じパイプラインで大きな機能も進められるようにしている。あるエージェントがPRDと技術仕様を書き、別のエージェントがLinearボード、Miro図、ナレッジベースにつないで文脈を供給する。ここで挙げられた主な成果は、2人のチームが最初の4か月で800件超のLinearチケットを完了したことで、エージェントの慣習、資格情報の扱い、アクセス管理をチームの出荷の一部にした会社を映し出している。

よくある質問
Rilletの仕組みは実際にどう顧客向けの修正を出荷するのか?
RilletのカスタマーサクセスチームはRilletアプリと並べてChrome拡張機能を開き、顧客が見ている画面をハイライトして変更内容を説明する。拡張機能のeveエージェントが文脈を取り込み、変更が安全で範囲が明確なら、仕様を書き、変更を加え、Anthonyに割り当てられたプルリクエストを開くコーディングエージェントに引き継ぐ。
eveとは何で、なぜRilletは選んだのか?
eveはVercelのオープンソースのエージェントフレームワークで、エージェントの指示・ツール・スキルを1つのディレクトリにまとめて保つ。Anthony Liangはほぼすべてのエージェントフレームワークを検討したと述べ、エージェントが何をすべきか分かっている人がコードを書かずに挙動を形作れるようにeveを選んだ。
Rilletはエージェントが使うモデルをどう管理しているのか?
構築者はエージェントの設定で文字列を変えてモデルを設定し、AI Gatewayが1つの連携でAnthropicとOpenAIへのリクエストを振り分ける。利用状況の内訳からAnthonyはチームが使うモデルとそのコストを把握できる。
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