
kickflow プロダクト開発本部の小本です。
GoogleなどのIT企業が複数のプロジェクトを単一のリポジトリで管理するモノレポを採用していることは以前から知られています。
20億行のコードを保存し、毎日4万5000回のコミットを発行しているGoogleが、単一のリポジトリで全社のソースコードを管理している理由 - Publickey https://www.publickey1.jp/blog/15/2045000google.html
私たちkickflowでも最近リポジトリを統合する「モノレポ化」を実施しました。その結果、AI時代にはモノレポがさらに有効になると感じています。
kickflowでのモノレポ化の実践
kickflowでは以下の2つのリポジトリを統合する作業を行いました。両者はソースコードの内容もデプロイするPaaSも異なり共通性は低いのですが、1つのレポジトリに統合する判断をしました。
- メインリポジトリ kickflow:kickflow本体。Ruby on Rails + Nuxt.jsで実装し、Heroku上で動作
- サブリポジトリ kickflow-teams:Microsoft Teams連携機能のマイクロサービス。TypeScript・Expressで実装し、Firebase上で動作
具体的には以下の作業を行いました。
- kickflowリポジトリに teams/ ディレクトリを作成し、kickflow-teamsのソースコードから必要なものをコピーしてコミット
- kickflow-teams側で定義していたGitHub Actions等をkickflowリポジトリに再定義
- kickflowリポジトリのAI向けの指示(CLAUDE.mdなど)に teams/ ディレクトリの説明を追加
- ESLintの設定などがkickflowと teams/ で異なっていたため修正
従来のモノレポの利点
ソフトウェア開発は「ソフトウェアの構造はそれを開発する組織の構造に似る」というコンウェイの法則に支配されています*1。
レポジトリ戦略についても、開発チームが1つであればモノレポにするのが自然であり、開発チームが分かれておりデプロイ頻度やソースコードの管理権限が異なるならリポジトリを分けるべきとするのが通説です。kickflowでレポジトリを統合したのも1チームで開発しているためです。
またモノレポ化することにより「1回のプルリクエストで複数のコンポーネントの変更を行える」ようになり開発がスムーズになるメリットがあるとされています。
AI時代のモノレポの利点
しかし、実際にモノレポ化してみるとAI開発におけるモノレポを採用する新たなインセンティブが生じていることを実感しました。
今のAIエージェントはコンテキスウィンドウが十分に大きいため、モノレポ化するとAIエージェントが全てのコンポーネントのコードを同時にコンテキストに載せられるようになります。
つまり、単に「1回のプルリクエストで複数のコンポーネントの変更を行える」だけでなく、
- 「AIエージェントが1回のプロンプトで複数のコンポーネントの変更を生成する」
- 「AIエージェントが1回のコードレビューで全てのコンポーネントを見渡して整合性を確認する」
といった事も可能になるためAIによる開発速度アップを倍化できるのです。
なお、単純なメリットとしては、AIエージェントの設定をレポジトリごとにする必要が無くなるというメリットがあります。
モノレポ化の課題感と解決策
「モノレポ化」で最初にどこまでやるべきか?
モノレポ化する際には、以下のような共通化を考えがちです。
- 全サブプロジェクトで同じコーディング規約を使うよう eslint.config.js を共通化しよう
- pnpmでパッケージを共通管理しよう
これらは確かに良いことですし、kickflowでも最終的にはそうしています。
しかし、実際にやってみると「単一のGitリポジトリにディレクトリを切ってサブプロジェクトのコードをコミットする」段階で、すでに「全コードがコンテキストに載る」の利点を享受できました。
つまり、「共通化」を最初の段階で頑張りすぎなくても良いということです。また、「共通化」は機械的な作業なので、AIエージェントに任せることも可能です。
Gitの履歴問題
単純にソースコードをコピーする方法ではサブリポジトリ側のGit履歴が引き継がれません。
kickflowではサブリポジトリの歴史が浅く、コード規模も小さかったため、履歴を維持する必要性は低いと判断しました。そのため、Git履歴は無視して単純なファイルコピーを選択しました。仮に過去の履歴を調査する必要が生じた場合も、元のリポジトリをアーカイブしているので、それを参照すれば問題ありません。
なお、Gitの機能としては履歴を引き継いだままリポジトリを統合することも可能です。詳しくは以下のドキュメントを参照してください。
ソースコードの巨大化
モノレポ化に際して一般に挙げられる懸念として「ソースコードが巨大化してチェックアウトに時間がかかるのではないか?」とするものがあります。kickflowの規模ではこの問題は起きていません。
一方、CLAUDE.mdが巨大化する問題はあります。CLAUDE.mdはClaude AIエージェント向けにプロジェクト固有の文脈(ルール、設計、規約など)を説明するファイルです。CLAUDE.mdのサイズが倍になってもAIエージェントには問題ないでしょうが、人間がCLAUDE.mdを直接読み書きするのは大変になります。これは.claude/rules/ を使ってファイルを分割するなどして対処すればよいでしょう。
GitHub Actions Workflowの増加
PaaSへのデプロイなどにGitHub Actions Workflowを使っていますが、リポジトリを統合するとWorkflow件数が倍になり、管理すべきAPIキーなども倍になります。
これは質的な問題ではなく単純に量的な問題なので、さほど重大ではありません。適切に整理・命名することで管理可能です。
まとめ
- AIエージェント時代にはモノレポ化する新たなインセンティブがある
- モノレポ化すると早期にメリットを享受できる
- ESLintなどの「共通化」は後回しでも問題ない
レポジトリ構成を見直すことで、開発効率の大幅向上が可能です。特に、チームが単一でありながら複数のリポジトリを管理している場合は、モノレポ化を検討する価値があるでしょう。
kickflowでは、今後も実践を通じて得られた学びをもとに、AIを活用した効率的な開発手法を共有していきたいと考えています。
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*1:文中の表現は意訳。原文の文言はこれとは微妙に異なるようです。Conway's law - Wikipedia