CodeRabbit による AI 伴走型個人開発

CodeRabbit による AI 伴走型個人開発 岡本秀⾼ / CircleCI 2026/04 CodeRabbit User Group Osaka #1 1

自己紹介 Hidetaka Okamoto (岡本秀高 ) ● CircleCI Senior Field Engineer ● https://wp-kyoto.net / https://hidetaka.dev ● AWS Community Builder ( Serverless | 3年目 ) 2

年末年始、 AI コーディングにどハマり 3

そして案の定どハマり・・・ 4

AIが出したコードをマージ・リリースできない 「 AIは使う側の知識を超えられない」 — 和田卓人氏（ t-wada） ● 把握できない量のコードが生まれる ● 把握できないものは、わからない ● わからないものは、判断できない 作ったコード > リリースしたコード https://circleci.com/ja/blog/ai-delivery-bottleneck/ 5

• https://circleci.com/ja/blog/ai-delivery-bottleneck/

世界的に見ても、 AI導入で困っている会社は多い 中央値レベルでさえ改善率は 4%程度 中央値チームでは、 mainブランチのスループットが減少 2026 State of Software Delivery https://circleci.com/blog/five-takeaways-2026-software-delivery-report/ 6

• https://circleci.com/blog/five-takeaways-2026-software-delivery-report/

生成したコードを出荷せず、死蔵している 7

生成したコードを出荷せず、死蔵している Mainブランチへのマージは 半分以下 8

安心してマージ・リリースするには？ CI / CD コードレビュー 「既存の振る舞いや機能を壊していないか？」 テストやリント / 静的解析など機械的に合否を出す 「コードの設計や意図は適切か？」 要件に対する整合性や技術的選択・設計の妥当性など、 社内やPJのコンテキストに依存した評価を実施する コーディングエージェントは銀の弾丸ではない AI が速く書いても、安全に届ける仕組みがなければ意味がない 9

https://www.coderabbit.ai/ja 10

• https://www.coderabbit.ai/ja

GitHub issueでCodeRabbitに相談 11

CodeRabbit が計画を立てて、プロンプトを作る 12

Claude Codeが実装 → CodeRabbit + αがレビュー 13

Autofix( beta )を使ってそのまま修正することも 14

レビュー AIも 銀の弾丸ではない ● 盲信しない ● 「そんなはずがない」と 批判的思考でレビューを評価 ● レビュー内容を採用したのは あなた = 責任はあなたにある ● ただしMECE （漏れ、ダブりなく） な 検査がある恩恵は大きい 15

レビューエージェントは複数ある方が良さそう 16

レビューエージェントは複数ある方が良さそう 17

レビューエージェントは複数ある方が良さそう 18

レビューエージェントは複数ある方が良さそう 19

エンドツーエンドのパイプラインが きちんとチューニングされていないなら、 AI は状況を救わない。状況を複雑にするだけだ。 Brad Johnson Worldwide Category Manager, AWS — Webinar「State of Software Delivery」

AI Slop（低品質な AI ⽣成物）を回避するためのポイント ポイント 1 出⼒を検証せよ、過程を問うな ⼈間が書いたか AI が書いたかに関係なく、 アウトプットが組織の基準を満たしているかを検証する。 ポイント 2 多層で守れ CI/CD は検証チェーンの⼀レイヤーに過ぎない。 セキュリティスキャン、コードレビュー、コンプライアンス⸺ それぞれが独⽴した安全層として機能する必要がある。 ポイント 3 フィードバックを速く閉じよ 検証が遅ければハーネスは⾜枷になる。 テストが30分かかるなら、AI の30秒のコード⽣成と フィードバックループが成⽴しない。

勝つのは最も多くの AI ツールを持つチームではない。 デリバリーインフラがそれらのツールの ⽣み出すものに追いつけるチームだ。 Ron Powell Web & Content Strategy, CircleCI — Webinar「State of Software Delivery」

まとめ AIコーディングは、リリースしてこそ導入効果が生まれる mainブランチのCI実行数などで、「マージできないPRだらけになっていないか」をチェックしよう 自動テスト + レビュー（ AI & 人間）による多層的な防御がリリースの怖さを軽減する 機械的な品質検査 & AIにコンテキストを渡しての事前フィルタリング + 人間による最終チェック AI は増幅器 ( t-wada ) ツールに囚われずに開発者として学びを続けよう 23

今この瞬間、誰も答えを持っていない。 だから全員が同じ出発点にいる。 Kent Beck — Frameworks for reinventing software, again and again 10年後に何が変わっているかだって？ 10年経っても変わらないもののほうが重要だよ。 Jeff Bezos – https://gihyo.jp/news/report/2012/12/0402

おまけ 25

Tips: Claude Codeのauto fixはRate Limitに注意 26

Tips: GitHub リリースノートを活用する リリースノートを書いておくと リリース（デプロイ）済みかも 判断してくれる 27

Tips: CircleCIのCI結果もCodeRabbitは読める 28

おわり 29