supateam v2.0、AI開発のコスト・手戻りを可視化　MCP分析に対応

supaは、AIによる実装の高速化に伴い、レビューや修正など前後の工程に負担が移っていると説明しています。AIへの投資が開発量や提供価値に見合うか、チーム内で利用状況に偏りがあるかを把握しにくい点も課題として挙げています。

supateam v2.0では、AIの利用コストと開発工程の負荷を同じ分析基盤で確認します。単に利用量を増やすのではなく、どの作業に費用がかかり、どこでレビューや手戻りが生じているかを開発組織が見直すための情報を提供します。

Claude Code、Cursor、Codex、GitHub、Jiraなどから、OpenTelemetry等のデータを自動収集します。測定用のラベル付けや日々の入力作業は不要としています。設定後は独自のアルゴリズムとLLMでデータを解析します。

主な分析対象は次のとおりです。

プルリクエストは、コード変更のレビューや取り込みを依頼する単位です。これとAI利用データを照合することで、開発チームの振り返りやAI投資対効果の評価に使えます。

コードやプロンプト本文のような機微な情報を送らずに利用できるとしています。公式FAQでは収集する情報の範囲を導入前に確認できると案内しており、自社の情報管理方針に合うか確認する必要があります。

AI行動分析の画面例。用途別のAI利用状況を確認できます。表示値はサンプルです。出典：supa株式会社のプレスリリース。

supateam v2.0は、AIツールと外部データを接続するMCP（Model Context Protocol）に対応しています。Claude Codeなどから、モデル別・チーム別のコストや利用状況を対話形式で集計できます。

公式サイトでは、メンバーごとのトークンコストとプルリクエスト数を問い合わせる例を示しています。ダッシュボードにない切り口でも蓄積データを集計でき、開発チームが改善対象を検討する際の材料に使えます。回答の文章は利用者が使うAIエージェントが生成します。

MCPを通じてAI開発データを対話形式で集計する画面例。表示値はサンプルです。出典：supa株式会社のプレスリリース。

supaは、100社以上のAI駆動開発支援で得たデータに基づく比較レポート・診断と改善サポートを提供します。他社の利用状況と比較して改善余地を確認し、専属カスタマーサクセスが取り組みを支援する仕組みです。100社という数は支援実績であり、v2.0の導入社数を示すものではありません。

公式サイトは無料トライアルを案内していますが、発表では利用料金や契約条件を公表していません。対象ツールとの接続方法、収集するデータ、料金・試用条件を導入前に確認します。

現在は開発組織向けに提供しています。エンジニア以外の組織への対応は今後の予定として案内しており、現在利用できる範囲とは区別します。

A. 開発組織のAI利用データを集め、PRごとのコストや手戻り、作業用途を分析するサービスです。MCP経由の対話集計にも対応します。

A. 本文のような機微な情報を送らずに利用できるとしています。実際に収集する情報の範囲は、導入前に確認できます。

A. 現在の提供対象は開発組織です。エンジニア以外のチームへの対応は今後の予定として案内されています。

• supateam サービスサイト

O!Productニュース編集部からのコメント

PR単位でAIコストと手戻りを確認できると、開発チームの振り返りで費用だけに偏らず作業の進め方も話し合えそうです。

引用元：PR TIMES