AIコードレビュー最新動向：開発現場の課題と解決策を解説

ソフトウェアエンジニアリングのリーダーや、そうなりたい開発者が集まるコミュニティに参加する話だったと思います。なんか、最近になって色々なニュースやコンテンツをまとめて届けてくれるメールマガジンがあって、それに登録しておくと、まあまあ大事そうな話題とか、業界の動きとかも分かるみたいです。
たしか過去に一度配信停止したことがある場合は、何か別タブで再登録フォームを開いて手続きし直す必要がある…というような流れだった気もします。終わったらそのタブ閉じちゃって、このままフォーム入力を続けていけば良いんだとか。

あまり細かい情報は出てこないですが、この「The New Stack」っていうところは個人情報を他社へ勝手に売ったりする様子はなくて、もし続けるなら規約とプライバシーポリシーへの同意が求められる感じになっています。でも絶対ではなく、一応そういう説明です。

それから、新しく加わる人にはちょっとした質問もありました。どんな仕事なのか教えて欲しいっていう内容で、自分のレベルや職種（どう言えばいいかな…役割？）について選ぶ欄が必須だったような…。

歓迎のメッセージもちょっとだけあった気がします。「コミュニティ参加ありがとう」みたいなものですね。本当に興味あるニュースやリソースだけ届くようになるためにも、自分のことをざっくり伝える部分が設けられていた印象です。

詳細はうろ覚えですが、大体こんな流れだったと思います。

どれくらいの人数がその組織にいるかと聞かれると、七十人を少し超えるような感じだった気もするし、最近増えたとも誰かが言っていたような。まあ、正確な数はちょっと曖昧だけど、多くはないけど少なくもない規模、とでも言えばいいかな。

組織の種類については、一言で言い表すのは難しいけれど、営利団体か、それとも何か別の分類なのか、時々自分でも混乱しそうになることがある。ある人は普通の会社だと言うし、また別の人は非営利的な側面もあるみたいだ、と話していた気がする。どうやら一つに絞りきれない部分もありそう。

業界について尋ねられることも時々あって、そのたびに「主にIT関係かな」と答えているけれど、本当にそれだけなのか疑問を持ったことも何度かある。テクノロジー中心と言ってしまえば楽だけど、中にはサービス寄りと考えている人も見受けられる。

TNSからのお知らせ？月曜から金曜まで、何やらニュースや情報を届けてくれるらしいという話を耳にしたことがある。最初のメールが届くまでは少し待つ必要がありそう。その間に何気なくSNSでTNSを探してみたり、LinkedInでフォローしておこうかなと思ったり。でも実際には時間だけ過ぎてしまうこともしばしば。

JavaScript開発者としてReact以外でよく使うツール――これについて語る人も多いけれど、「自分はそもそもJavaScript自体あまり触れていないんですよ」と答えるケースもちらほら見かける。割合としてはごくわずか…いや、ごく一部と言っていい程度だろう。

意見を求めるアンケートだったとしても、その結果が全員の声を正確に反映しているとは限らない。ありがちな話だけど、集計結果を見ると「思ったより偏りが大きかった」なんて感想になる場合もしょっちゅうだと思う。

下のボタンでTNS Updateニュースレターに登録すれば、最終的な結果が見られるとか。最近、ソーシャルメディアでは開発者たちがAIコードレビューやエージェントだとか、バイブコーディングみたいな話題でいっぱいになっている感じがする。何年か前はAIをコードベースに取り入れること自体をためらう人も多かったようだけど、今となっては、まぁ管理された範囲でAI使ってるチームも増えてきているし、全部AI頼りなんじゃないかと疑いたくなる現場もあるそうだ。

専門家によると、近い将来にはコードの大半……というか七割八割くらいはAIが書くことになるんじゃないかと言われている。ただ、それで開発スピードがかなり上がる可能性はあるものの、一方では品質面について心配する声も少なくない。特に最近よく見かける「AI同士」で回してしまうコードレビューについて、「本当にそれで大丈夫？」と疑問を持つ人もちらほら出てきた。

今や、自動的にレビュー作業そのものをこなしてしまうAIツールはいくつも存在する。もし仮にAIがコードを書いて、そのまままた別のAI（あるいは同じ？）が審査まで全部やった場合、本当にちゃんとした品質になるのか──そこのところ、不安になったりしません？

PR（プルリクエスト）へのサインオフ、つまり「この修正OKです」と最終判断まで全部機械任せでいいものなのか、と悩む人も。逆に「もう人間要らないんじゃ…」なんて投げやりな意見すら聞こえてくる時代。それならシニアデベロッパーはいったい何をすればいいんだろう、と考えるわけです。このあたりの変化について説明しながら、「AI時代」におけるシニア層の役割みたいなものを考えてみたい。

昔ながらのコードレビューについて思い返してみれば──シニア開発者という存在は長年、「品質番人」とでも呼べそうな立場だった気がする。彼／彼女たちはPRごとに細かく目を通し、自社基準を満たしているかどうか丁寧にチェックしてきた。でも実際、この工程って数日単位で行ったり来たりすることもざらだったし、人によっては「これほど面倒な仕事他に無い」という印象さえ持つこともあったと思う。

とは言え、効率面では課題だらけでも、この古風な仕組みに助けられてきた現場は少なくない。「まぁ完璧とは言わないけど悪くはなかった」と感じている人、多いんじゃないでしょうか。その流れから段々と静的解析ツールだとか自動チェック系――例えば有名どころだとeslintとか――導入され始めたわけですね。

リンターが作られたのは、コードレビューの手間を減らしたいという話からだった気がする。静的解析ツールっていうやつも、どちらかといえば人間が見落としやすいバラバラな書き方とか、小さなケアレスミスみたいなのを拾ってくれる。でも、どうやらこうした仕組みは決められたルールに従うだけで、その裏にある意図までは掴めないっぽい。
それでね、このあたりの限界って案外あちこちで顔を出す。例えばベテランエンジニアになると、何度も同じような細かいコーディングスタイルとか初歩的なエラー指摘に時間を取られてしまうことも少なくない。それ自体は大事なんだけど、本来なら設計とかシステム全体に目を向けるほうが有益になりそうだし。もちろん、「じゃあ若手に任せればいい」と言いたくなるところだけど、資金がギリギリの小さな会社だとそんな都合よくはいかない場合もあるようだ。
プルリクエスト（PR）がちょっと大きめになると、一通り全部追いかけてコメントするだけでもかなり骨が折れるんだよね。多分、数十個くらいファイルが並ぶことも珍しくなくて、それぞれを気にしながらチェックしてるうちに時間はサラサラ流れてしまう感じ。そのせいで開発のペースが思ったより落ちたりする例も実際あるみたいで……まあ、人によって違うけど急ぎのプロジェクトでは特によく聞く話かな。

大きなコードの修正を、いくつかの小さなプルリクエストに分けると、レビューが早くなるという話はよく耳にする。とはいえ、手作業でのコードチェックだと、人間のミスって案外多いものだと思う。たとえば、ある程度経験を積んだ開発者でも、気付かずに何かしらのバグを見逃して承認してしまったりするみたい。まあ、人間だから仕方ないところもあるし、それぞれ感覚や判断基準が微妙に違うことも普通かな。誰かには気にならない部分が、他の人には引っ掛かったり…。もちろんコーディングルールとか合格ラインみたいなものを決めておけば多少は助けになることもあるけど、それだけで全員の主観や好みまで消えるわけじゃないようだ。

この辺りが悩ましいからなのか、伝統的なレビューの限界をちょっと変えたい時にAIエージェントを使っているチームも出てきている、と聞いたことがある。ただし誤解されやすい点として、「AIなら全部自動化できる」という意見もちょこちょこ見かける。ただ、その考え方はたぶん一面的かな。現場で長年やっている開発者から見ると、実際にはAIだけで人間による判断力を完全に置き換えるなんて話はほぼ無理なんじゃないかと思われているようだ。

最近では、「AIがコードレビューをどう変えている？」みたいな疑問も増えていて、一部では「人手不足対策」として語られることもある。でも結局、AIって便利な道具ではあっても、何でも魔法のように解決できる特効薬…という感じではなくて、その場その場で効率化につながったり負担軽減になったりする例がちらほら報告されているくらいなのかな、と。全部任せれば万事OK！というイメージよりずっと慎重な雰囲気だった気がする。

最近、ネット上で見かける「Vibeコーディング」っていう現象があるみたいで、経験が浅い開発者がほとんどAIに頼りきりになってコードを書いたりレビューしたりしている場面も少なくないとか。AIを使うのは補助的な立ち位置の方が良いという話がちらほら聞こえてくる。その理由？チームごとの文脈や事情って、そもそもAIにはわかりづらい。たとえば直近のロードマップで避けることに決めた設計アプローチなんて、AIに伝わっているとは限らない。あと、人間なら長年の経験からしか身につかない知識ってものもあるしね。それから責任問題。何かあった時、AI自身を本気で問い詰めても仕方がないし。結局、人間による指導や調整が必要になる場面はまだ多そう。

ただ、その一方でAIによるコードレビューの形もちょっとずつ変わってきているようだよね。たとえば手間のかかる作業――スタイルチェックとかPRサマリ作成、それから明らかな粗悪なコード探しなんか――こういった繰り返しタスクは自動化できそうな雰囲気。実際、自分より上のポジションにいる開発者なら、この種の自動化を活用することで、本当に大事な判断や議論に集中できる時間が増える可能性もありそう。

それだけじゃなくて、ごく初歩的なミスやテストカバレッジ不足を見つけ出す役割としてAIを使うことにも意味がある、と感じている人も多いみたい。そのうえ、どう修正すれば良さそうなのか案内までしてくれる場合もあるとか。この辺りは一次チェックとして利用され始めていて、人間側の負担軽減には多少貢献しているケースもあるっぽい。ただし、結局最終的な確認や承認は誰か人間が担う必要性はまだ消えていない印象だ。

コードベースがちょっと大きくなってくると、なんとなく全体像をつかむのが難しくなることがある。新しいメンバーは、だいたい最初は先輩に頼るしかなくて、本格的な作業に入るまで少し時間がかかる場面もよく見かける。プルリクエスト（PR）も、ファイル数が増えてしまうと全部目を通すだけで一苦労だったりするらしい。誰でもそうだけど、人間のレビュワーはどうしても見落としやすいところが出てしまうみたい。

AIを活用すると、その辺りちょっと変わるかもしれない。例えばPRごとにざっくりした要約を自動で作ってくれるとか。開発チームの誰かが「この部分どうなっているんだろう」と思った時でも、AI相手に気軽に質問できて、それなりのヒントや解説を受け取れる場合もあるようだ。特に新人だと、一から全部説明してもらうより、この方法でひとまず手探りできるので、チーム全体として進み方が早まったという話もちょこちょこ耳に入ってくる。

それから、コードの一貫性についても人によって好みや考え方の違いが影響しやすい気配があるらしい。長年経験を積んだ開発者ほど、自分流のスタイルを強めてしまうことも珍しくない。でもAIなら、大まかな基準さえ与えておけば、そのルールに従ってレビューしていくらしいので、「まあまあ統一感あるね」と言われた例もあったとか。ただ、この点については絶対とは限らず、多少抜け漏れや調整ポイントは残ることもありそう。

あと最近では、人間側のシニアエンジニアとAIツール両方でPRを確認するパターンもちょっとずつ増えてきた雰囲気。それぞれ違った視点からミスや問題点を拾えるため、お互い補完し合える形になることも多いようだ。もちろん完全無欠とは言えないものの、組み合わせ次第では何割か効率アップにつながった事例も見受けられる。今後もう少しこうしたコラボレーション型レビューが広まれば、新しい課題への対応力もちょっと良くなる可能性はありそうですね……

AIを活用したコードレビューのツールを探している場合、CodeRabbitが選択肢の一つになるかもしれない。高度な解析やプルリクエストの要約、ちょっとした問題発見などを手伝ってくれるらしい。VS CodeとかCursor、それと最近話題になってきたWindsurfにも使えるっぽい。

シニア開発者の役割については、AIが「相棒」みたいな感じで関わる時代に入ったことで、なんとなく変わってきているという声も聞こえてきた。AIが全部肩代わりする…というよりは、細々した部分を手伝う形でサポートしてくれることになるんじゃないかな。だからシニア層が本当に注力すべきなのは、大枠を決める判断だったりするのかもしれない。細かい修正やミスチェックみたいな作業は、多分AIにお任せできる場面も増えてきた印象だ。

プロジェクト全体を見ると、意外と複雑な課題やらパイプラインの運用だとか、本質的な部分には人間（特に経験豊富な人）が必要になることも多い。小さなバグ取りやコーディング規約ばかり気にしていた時期から、今はもう少し幅広く管理業務や大事な意思決定に時間を回せるようになった、と感じている人もいるそうだ。

あと、AIツール自体もいろんな種類が出ていて、どれを導入するか迷う場面もある。チームごとに合う合わないもありそうなので、その選択や統合作業なんかは結局ベテランエンジニアの知見が頼りになってしまうことがあるみたい。このあたりは状況によってかなり変わるので、一概には言えないけど…。

プロジェクトの要件については、やっぱり本人たちが一番よく分かっているようで、そのためAIツールの設定も自分たちの仕事効率を上げる方向に変えていける気がする。例えば、ツールをうまく管理しておいて、普段はあまり手を出さず、どうもうまく働いていないと感じた時だけ調整したり修正したりするようなイメージだろうか。

あと、マンツーマンで教える時間が少なくなることについても少し前から話題になっていたみたいだ。実際には、一部の作業をAIに任せることでベテラン層が後輩指導に割ける余裕が生まれる場合が多いと聞いたことがある。若手メンバーの成長につながればチーム全体への貢献度もちょっと高まるとも言われているし、さらにベテラン側がAIから提案される内容について後輩と一緒に考えたり方向性を揃えたり…そんな場面も出てきそう。

関係者との認識合わせという話になると、これはどこの会社でも何となく似ていて、大勢の意見や要望、それぞれ違ったゴールをすり合わせる必要があるものらしい。共通点探したり進め方を整理したりとか色々あるけど、小さなタスクまで全部抱えてしまうとやっぱり遅れやすいという声もちらほら聞こえる。細々した作業を減らせば、その分こういった調整役的な動きにも注力できそうだとは思う。ただし、この種の戦略的な活動は昔から全然行われてこなかったわけではなくて、最近はAIによるコードチェックとかで負担そのものが軽くなる分だけ多少取り組みやすくなる…程度だと言えるかもしれない。

まとめとして、人によって見方は色々だけど、「AIだけで人間によるレビュー自体が消えてしまう」と考える人はあまり多くない印象だ。今のところ主役交代というより、人間側の負担軽減とか新しい役割へのシフトなど、ごく一部の状況下で活用され始めている段階なのかな、と時々感じることもある。

AIの活用によって、今まで人が手作業で何度も繰り返してきたコードレビューのあれこれ……例えば、文法やエラーの軽いチェックだとか、ちょっとしたスタイルの確認やPR（プルリクエスト）の分析みたいなものが、割と自動で済むようになりそうだ。もちろん全部が一気に変わるわけでもなさそうだけど、人間だけじゃ抱えきれない部分を少しずつ補強してくれるイメージかな。

どうやら、開発チームでは経験豊富なエンジニアが細かい雑務に追われなくなることで、もうちょっと長期的なこととか全体管理みたいな役割に集中できる流れも出てきているらしい。全体的な生産性もちょっと上向くケースもあるとか。

とはいえ、AIだけでPRを通すことには慎重な声もよく聞こえる。基本はAIを“追加の目”くらいにしておいて、本当に最終的な判断は必ず人間のエンジニアが行うべき…という考え方がまだ主流みたいだ。どこかで見た話だと、「AIは頼れるけど最後は人」っていうバランス感覚かなぁ。

それからコードレビューやエンジニアリング、それ以外にもスタートアップやマーケティング・ビジネス関連について何か聞きたいことがあったら、X（昔Twitter）で@TheAnkurTyagiまで連絡すれば相談に乗ってくれる…という案内も見かけた。動画系ならYOUTUBE.COM/THENEWSTACKにもポッドキャストやインタビューなんかを配信していて、定期的に見ている人もいるっぽい。あと、多分毎日届くニュースレター的なのもあって、新着記事をまとめて送ってくれるサービスも存在する。ただし、その登録情報について外部業者への販売等はされない、と明記されていたので、一応安心材料になるかもしれないね。このへんの規約とかプライバシーポリシーについては時々内容が変わることもあるから、一度目を通したほうが良さそうだ。