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title: CodeRabbit による AI 伴走型個人開発
tags:  #coderabbit #aiコーディング  
author: [Hidetaka Okamoto](https://image.docswell.com/user/hideokamoto)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/YJ6W2PNQJV.jpg?width=480
description: CodeRabbit Osaka
published: April 10, 26
canonical: https://image.docswell.com/s/hideokamoto/Z272J9-2026-04-10-184437
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CodeRabbit による
AI 伴走型個人開発
岡本秀⾼ / CircleCI
2026/04 CodeRabbit User Group Osaka #1
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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 )
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年末年始、 AI コーディングにどハマり
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そして案の定どハマり・・・
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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/
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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/
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生成したコードを出荷せず、死蔵している
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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
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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
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https://www.coderabbit.ai/ja
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GitHub issueでCodeRabbitに相談
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CodeRabbit が計画を立てて、プロンプトを作る
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Claude Codeが実装 → CodeRabbit + αがレビュー
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Autofix( beta )を使ってそのまま修正することも
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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
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レビューエージェントは複数ある方が良さそう
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レビューエージェントは複数ある方が良さそう
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レビューエージェントは複数ある方が良さそう
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レビューエージェントは複数ある方が良さそう
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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」


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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。


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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」


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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
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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


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おまけ
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Tips: Claude Codeのauto fixはRate Limitに注意
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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
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Tips: CircleCIのCI結果もCodeRabbitは読める
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おわり
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