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title: AIとコードレビュー
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author: [松井 敏](https://image.docswell.com/user/binnmti)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: AIとコードレビュー by 松井 敏
published: April 11, 26
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# Page. 1

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AIとコードレビュー
今のAIに合わせるか、未来のAIを見据えるか
松井 敏


# Page. 2

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ZennのCodeRabbitの記事
3年ぐらい前に書いたCodeRabbitの記事があります。
すこしバズりましたｗ。200いいねぐらい。
簡単にいうと、自動レビューがあると、良いレビューをしてもら
うために小さくPRするようになり、それがコードの健康につな
がるという話です。


# Page. 3

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自己紹介
👨 松井 敏(まつい びん)
👨‍💻 大阪大学 量子情報・量子生命研究センター(QIQB) 特任研究員
🤖 フリーランスプログラマ(Windowsプログラマ, AIAgentプログラマ)
🌴 キャリアブレイク(9カ月間の休暇)
🖥️ Codeer(Windowsプログラマ : キーエンス出向)
🎮 コナミ(ゲームプログラマ : パワプロ、プロスピ)
📚 Unity5 3Dゲーム開発講座 ユニティちゃんで作る本格アクションゲーム
💻 C#読書会主催、Greek Alphabet Software Academy TA
🏆 Microsoft MVP for Developer Technologies 2012-2025
❤️ プログラム、マンガ、料理、睡眠、妻&子供


# Page. 4

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今日話すこと
1. AIの完成度をどう捉えるか — 哲学の話
2. 仕事でのコードレビュー — 10-20%を人間が埋める
3. ローカルコードレビューのテクニック — 実践編
4. 個人開発でのコードレビュー — 未来のAIに全振り


# Page. 5

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AIをどこまで信じるか


# Page. 6

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今のAIに投資 vs 未来のAIに投資
今のAIに投資
未来のAIに投資
AIの完成度は体感 80-90%
完成度は限りなく 100% に近づく
残り 10-20% は人間が埋める必要がある
10-20%の部分もスキップできる
変更容易性・メンテナビリティを人間が担保
ひどいコードも未来のAIが自動リファクタリング
仕事ではこちらを採用
個人開発ではこちらを採用
この選択によって、コードレビューへのアプローチが根本的に変わる


# Page. 7

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仕事でのコードレビュー
今のAIに合わせる — 10-20%を埋める


# Page. 8

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コードレビューは必須
コミット前にコードを目で読む
PRに関してもしっかり目を通す
自分が100%と思えるところまで修正を加える
全体から見た最適なコードをAIはまだ100%では書けない
だからPRレビューが必須
AIレビューもマスト
PRレビューでは CodeRabbit が品質No.1（過去比較で圧倒的）
GitHub Copilotのレビューはかなりレベルが低かった
ただし現時点での最新比較はまだ未実施


# Page. 9

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ローカルレビュー > PRレビュー
AIならPR上で回すのもローカルで回すのも、実質的にはほとんど差分がない
であれば 他の人にも見えるPR上で直すよりも、ローカルで修正して都度レビュー の方が効率的
AIを複数契約していれば — 複数AIレビューが可能
Claude Code
Codex
コードを書いたAI自身にレビューも頼む
-p オプションでCLIから直接レビュー依頼
「書いた本人がレビューする意味あるか？」
体感的にClaude Codeよりレビュー品質が高い
→ 視点・立場の違いでクオリティは上がる
インタラクティブモードではなくワンショット


# Page. 10

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コードレビューの粒度：差分 vs ファイル vs プロジェクト
粒度
クオリティ
トレードオフ
差分単位
やや低い
見つけられない問題がある
ファイル単位
高い（推奨）
バランスが良い
プロジェクト全体
理論上は最高
コンテキスト・パフォーマンス問題
ファイル単位で見てもらうことで、差分では見つけられない指摘をちゃんとしてくれた
変更のあったファイル全体を渡すのが現時点でのベストプラクティス


# Page. 11

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プロンプトとタイミングの工夫
/review だけでは足りない
スラッシュレビューだけではほとんど有益な指摘は得られなかった
「こういう観点で見てほしい」という前提をしっかり入れる必要がある
レビューのタイミング
コミット前レビュー + 全コミットに対する最終レビュー が個人的なフロー
コミット単位の自動レビューでは深い指摘が得られにくい印象


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DK3RX5JG.jpg)

自動 vs 手動（若干の敗北）
スラッシュコマンドで完全自動化するより、手動でCodexを起動してプロンプトを打った方が指摘の質が高い
自分のコントロール下でやる方がクオリティは高いと感じている
完全自動化はまだ道半ば


# Page. 13

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個人開発でのコードレビュー
未来のAIを見据える — 100%信じる


# Page. 14

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人間のコードレビューをなくす
未来のAIは自動リファクタリング、設計思想に基づく全書き換えもできるようになる
仮にひどいコードが上がっていても、後からAIが直してくれる前提
人間がAIの残り20%を埋める必要はない
やりたいことをどんどん伝えてクリアしていく方が正しい


# Page. 15

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実際のフロー
ブランチを切らない、PRもしない
mainにどんどんコミットを積んでいく
コミット・プッシュもほぼ全部AIに任せる
ローカルレビューも自動化済み
ただしUI/UXのレビューは自分の目でしっかりやっている。
特にUXレビューに関しては未来のAIにもそれほど期待していない。
この部分は自分自身のこだわりとして持ち続けるつもりでいる。


# Page. 16

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ただし仕組みは必要
コードレビューをスキップするとはいえ、AIがしっかりレビューできる仕組みは必要
今日話したテクニックは個人開発でも全部採用している
Claude Code
コード生成
Claude Code
レビュー
違いは人間が最終チェックで止めるかどうかだけ
仕事：人間が止めて100%を担保する
個人開発：AIに任せて流す
Codex -p
レビュー
Claude Code
コミット、mainにプッシュ


# Page. 17

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CodeRabbit CLIの課題
CodeRabbitはPRレビューで最高品質だが、ローカルでも使いたい
Windows版CLIがない（Mac/Linuxのみ）
WSLで入れることは可能だが…
ログインの自動化が不安定
再起動や時間経過で再ログインが必要になる
レビューフローに安定して組み込めなかった
ローカルレビューのパイプラインに組み込めれば最強なのだが…


# Page. 18

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まとめ
仕事（今のAIに合わせる）
個人開発（未来のAIを見据える）
AIの完成度は80-90%
AIの完成度は100%に近づく前提
コードレビューは必須、人間が10-20%を埋める
人間のコードレビューは不要
ローカルで複数AIレビュー（Claude Code +
mainに直接プッシュし続ける
Codex）
AIレビューの仕組みは自動化
ファイル単位でレビュー、プロンプトは丁寧に
ただしUI/UXレビューは自分の目で
最終チェックは人間の目で
AIをどこまで信じるかで、コードレビューのあり方は根本から変わる