技術的負債管理

技術的負債は今、AIのスピードで増大していく。

SonarQubeは、技術的負債がコードベースに入り込むのを防ぎ、入り込んでしまった問題を修復する、ゼロトラストの多層的な検証プラットフォームです。

AIは技術的負債を加速させています。Sonarは、その管理を支援します。

Sonarは、2026年版 Gartner® Magic Quadrant™ for Technical Debt Management Tools においてリーダーとして認定され、評価対象となった全ベンダーの中でAbility to Execute(実行能力)が最高評価となりました。

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6年連続でG2リーダーに選出
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費用

技術的負債は企業にどれほどのコストをもたらすのか

技術的負債は、IT支出の21%~40%を消費している。2026年の世界全体のIT支出予測額6.15兆ドルに照らすと、これに伴うコストは年間1.3兆~2.5兆ドルに上る。(デロイト『2026年グローバル・テクノロジー・リーダーシップ調査』)

AIは事態をさらに悪化させる。カーネギーメロン大学の調査によると、AI導入当初に見られた速度の向上は3ヶ月目までに消失し、その代わりに静的解析による警告が30%増加し、コードの複雑さが41%増加するという状態が持続した。定期的な監査や手動によるレビューでは、継続的なAI生成を管理することはできない。

2つの負債の形。1つの複合的な問題。

コードレベルの技術的負債: コード内の手抜き(バグ脆弱性、およびコードの臭いなど、コード内の「手抜き」が蓄積された状態を指します。これは「摩擦コスト」として作用し、欠陥率やソフトウェア開発者の認知的負荷を増加させます。

アーキテクチャの技術的負債: 意図したアーキテクチャに従っていないコードによる、循環依存、高い結合度、モジュール性違反です。コードレベルの負債より2.8倍速く積み重なります。

コード検証が行われない場合、AIエージェントは両方の種類の負債を増大させます。AIの導入により、技術的負債の蓄積が30%~41%増加します。

AuthController.java feat/ai-agent-pr
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ソリューション

定期診断ではなく、日々のガバナンスを

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負債が始まる前に食い止める

ACDCフレームワーク

仕組み(AC/DCフレームワーク)

Agent Centric Development Cycleにおいて、SonarQubeが技術的負債をどう統制するか

Guide(安全なAI開発へ)

Context AugmentationおよびMCP Serverは、コードが生成される前に、エージェントにコーディング基準やアーキテクチャ上の制約を提供します。

Verify(AIコードを自動検証)

40以上のプログラミング言語および7,500以上の課題タイプを対象とした決定論的解析。品質ゲートにより、エージェントの内部ループからマージ前の最終ゲートに至るまで、合格/不合格の基準が厳格に適用されます。誤検知率は3.2%です。

Solve(コード品質課題を解決)

Remediation Agentはプルリクエストで修正案を提案し、変更ごとに再分析を行います。AI CodeFixは、特定されたすべての課題に対して修正案を提案します。学習結果はGuideにフィードバックされます。

主な機能

すべてのプルリクエストを対象とした自動コードレビュー image

すべてのプルリクエストを対象とした自動コードレビュー

マージ前に技術的負債を阻止する品質ゲート image

マージ前に技術的負債を阻止する品質ゲート

生きた建築マップと施行 image

生きた建築マップと施行

技術的負債の指標と報告 image

技術的負債の指標と報告

関連リソース

技術的負債

よくある質問

技術的負債とは何か、そしてなぜそれが重要なのか?

SonarQubeは、技術的負債の削減にどのように役立つのでしょうか?

SonarQubeは、新たな技術的負債の発生を防ぐことができるのでしょうか?

SonarQubeは技術的負債をどのように測定するのでしょうか?

SonarQubeでは、どのような技術的負債を検出できますか?

SonarQubeのクオリティゲートは、技術的負債の管理にどのように役立つのでしょうか?

技術的負債を手作業で解消するのではなく、チームがSonarQubeを利用すべき理由は何でしょうか?

SonarQubeは、技術的負債を削減する際に開発者の生産性を向上させるのでしょうか?

SonarQubeは、エンタープライズ規模での技術的負債の管理に適したツールでしょうか?

SonarQube を使って技術的負債の削減を始めるには、どのような方法が最適でしょうか?