こちらの記事は、先日行われましたAI駆動開発Conference Spring 2025の1セッション、AIによるコードレビューで開発体験を向上させよう！ の内容をまとめたものになります。
動画はこちらでご覧いただけます（50分より）。
セッションは約40分なので長いよっていう方には、Google NotebookLMによる要約版（音声のみ）もあります。
スライド全体はこちらです。
CodeRabbitについて
CodeRabbitは、うさぎのキャラクターが目印のAIコードレビューツールです。GitHubやGitLabといったリポジトリにコードを送信すると、自動的にAIがレビューを行い、コメントや指摘を返してくれるサービスです。手動でのレビューに比べてスピードと一貫性が高く、開発効率の向上に貢献します。
本サービスは米国発ですが、すでに月間10万人以上のアクティブユーザーを持ち、日本国内でも多くの企業が導入しています。実際のユースケースについては、このあと紹介していきます。
ソフトウェア開発における課題
まずは、現代のソフトウェア開発における課題について、CodeRabbitに関係するところを3つに絞って解説していきます。
- 開発スピードと品質の両立
- 人的リソースの不足
- AIを利用した開発スタイルへの進化
開発スピードと品質の両立
「開発スピード」とはよく耳にする言葉ですが、実際には何をもって“速い”とするのか、その定義は曖昧なことも多いです。この点を深掘りしていく中で、主に4つの観点に整理できることが分かってきました。それが「リリースサイクルの短さ」「リードタイムの短さ」「イテレーションの回転数の多さ」、そして「障害対応の迅速さ」です。
たとえば、3ヶ月に1回のリリースよりも、2週間ごとにリリースする方が開発スピードは速いと評価されますし、障害が発生した際も、対応が早ければ早いほど良いとされます。要するに、「これを作る」と決めてから、ユーザーの手元に届くまでの一連の流れがどれだけ短いかが、開発スピードの本質だと言えるでしょう。アジャイルであれウォーターフォールであれ、この観点は共通しています。
「品質」という言葉も開発の現場でよく使われますが、実際に何をもって「品質が高い」と言うのかは、人によって捉え方が異なります。特にソフトウェア開発においては、テスト専門の企業や関係者によってさまざまな「高品質」の定義が語られていますが、実のところ非常にあいまいな概念でもあります。
一般的には「品質」は複数の観点で構成されており、たとえば機能適合性や移植性など、ISO規格で定められた8つの項目があるとされています。ただ、根本的には「そのソフトウェアが、仕様など基本的な要件にどれだけ適合しているか」を測るものだと整理できます。つまり、見た目や感覚ではなく、要件との整合性こそがソフトウェア品質の核なのです。
開発スピードと品質のトレードオフ
開発スピードと品質は、しばしばトレードオフの関係にあると語られます。開発を急げば急ぐほど品質が犠牲になり、逆に品質を追求すれば開発のスピードは落ちる――そんな関係を示すグラフを目にしたことがある方も多いのではないでしょうか。これは現場の実感とも合致する部分が多く、非常に納得感のある構図です。
実際、プロジェクトマネジメントに携わっていると、スケジュールが遅れた際に真っ先に削られるのがテスト工程であることも珍しくありません。その結果、十分な検証ができず、最終的な品質が低下してしまうという事態が起きがちです。スピードと品質はどちらも重要ですが、どこに重きを置くかはプロジェクトの性質やフェーズに応じたバランスが求められます。
開発スピードと品質の両立
これまで開発スピードと品質はトレードオフ、つまり一方を優先すれば他方が犠牲になる関係だと考えられてきました。しかし近年では、Google CloudやLean Software Developmentの考え方をはじめとして、「スピードと品質は両立可能である」という見方も広がっています。たとえば、テストをしっかりと設計・実装することで、リリース後のトラブルが減り、結果的に開発の手戻りも少なくなってスピードアップにつながるという主張です。
ただし、これを実現できるのは「スマートなチームであれば」という前提つきで語られることも多く、現実の開発現場では簡単なことではありません。筆者自身も20年以上開発に携わってきましたが、依然としてこの両立は多くのチームにとっての課題です。理想としては両立すべきですが、それを実現するためには、適切なプロセス設計とチームの成熟度が不可欠だと言えるでしょう。
開発プロセス全体にレビューを入れる
開発手法がウォーターフォールであれアジャイルであれ、最終的な品質に課題が残る原因の多くは、「最初に定めた要件」と「実際にリリースされた成果物」の間に生じるギャップです。この差分をいかに埋めるかが、品質向上のカギとなります。その手段のひとつが、開発プロセス全体にレビューを取り入れるというアプローチです。
多くの開発現場ではコードレビューが当たり前になっていますが、それだけでは不十分です。要件定義の段階で仕様の矛盾や抜け漏れを洗い出したり、設計段階で構造的な問題を指摘したり、テスト工程においてもテストケースの妥当性を確認するなど、あらゆるフェーズで第三者の視点を入れることが重要です。
また、レビューはジュニアエンジニアだけのものではありません。シニアエンジニアであっても見落としやタイプミスは起こりうるため、常に「他者の目」を通すことがミスの予防につながります。立場や経験年数に関係なく、第三者のレビューを前提としたプロセス設計こそが、高品質なソフトウェア開発には不可欠です。
人的リソースの不足
現在の日本のソフトウェア開発現場では、エンジニアの人的リソース不足が深刻な課題となっています。そもそもエンジニアの絶対数が足りていないケースに加え、社内にそれなりの人数が在籍していても、チームが細分化されてしまい、各チームに割ける人員が非常に限られているという状況も多く見られます。結果として、1チームあたり数人で複雑なプロダクトを回すという、過酷な体制になりがちです。
さらに、専門分野の分断も進んでおり、たとえばフロントエンドには詳しいがサーバーサイドは不得意、APIは扱えるがデータベースは苦手といったように、個々のスキルセットが偏っているケースも少なくありません。加えて、レビューを担えるシニアエンジニアの数も不足しており、彼らには開発タスクも多く集中しているため、レビューまで手が回らないという声も多く聞かれます。ジュニアの育成にリソースを割けないという悪循環も相まって、人材不足は構造的な問題となっています。
AIを利用した開発スタイルへの進化
近年、AIを活用した開発ツールが急速に普及し、ソフトウェア開発のスタイルは大きく変わりつつあります。特にコーディングやテストの分野では多くのAIツールが登場しており、さらにモニタリングや運用、デプロイといった周辺領域にもその波は広がっています。実際、CTOクラスの開発責任者たちからは「もはやAIを使わないという選択肢はない」といった声も上がるほどで、多くのチームがCodeRabbitやCursor、Devinといったツールの導入を進めています。
ただし、AIツールの導入が進む一方で、「意外と費用がかかる」という課題も浮上しています。複数のツールを併用するとコストが積み上がり、予算配分の見直しを迫られるケースも少なくありません。中にはDevinやRoo Codeに予算を回すため、CodeRabbitを解約したという例もあるほどです。とはいえ、AI導入の流れは止まることなく、エージェント型AIを使った並列開発や、ジュニアエンジニアの育成支援など、活用の幅はさらに広がっています。
現場では「AIに取り組まないこと自体がリスク」という認識も強まりつつあり、AIとの共存はもはや前提条件になりつつあります。開発スタイルの進化は、効率や生産性を高めるだけでなく、限られた人材リソースを最大限に活かすための戦略でもあるのです。
事例から見える開発現場の課題とCodeRabbitによる解決
CodeRabbit導入前の課題
時間的課題
導入前の現場では、コードレビューにかかる時間的負荷が大きな課題となっていました。たとえば、日中にプルリクエストが提出されても、レビュー対応は夕方以降にまとめて行うといった状況が多く、レビュー待ちによって開発が停滞するケースが頻発していました。また、プルリクエストのサイズが大きくなりがちで、レビューの着手自体に心理的ハードルがあることも、レビューの遅延を招く要因の一つでした。
人的課題
レビュアーによって指摘内容にばらつきがあることも大きな問題でした。あるレビュアーでは簡単に通るのに、別のレビュアーでは細かい指摘が返ってくるといった状況が生まれ、開発者が“通しやすい人”を選ぶようになってしまうことで、レビューの一貫性と品質に疑問が生じていました。さらに、シニアエンジニアがレビューを担当していたものの、ドメイン知識や業務背景のキャッチアップに時間を取られる場面も多く、「本当に正しいレビューができているのか」という不安の声もありました。加えて、中堅層のエンジニア不足により、レビューを分担できる体制が整っていないことも負担を加速させていました。
スケールの課題
特にオープンソースプロジェクトにおいては、レビュー対象のプルリクエストが急増する局面がありました。しかし、それに対応できるレビュアーの数が足りず、処理が完全にボトルネックになっていたのです。レビュー量に対して人材が追いつかず、スケールさせたくてもできないという、成長の制限要因として機能してしまっていました。
Linux Foundationの課題
Linux Foundationではリモートで分散開発を行っており、レビュー品質が担当者に依存してしまう問題がありました。手作業によるレビューでは、疲労や体調不良によって不正なコード（マルウェアなど）が入り込むリスクも存在します。また、開発チームが異なるタイムゾーンに分かれているため、レビューに時間がかかるといった課題も抱えています。
CodeRabbitの導入決定要因
セキュリティ
多くの企業が導入を決めた大きな理由の一つが、高いセキュリティ基準の順守です。CodeRabbitは、監査法人による評価を通過した「SOC 2 Type II」認証を取得しており、クラウドサービスとしての信頼性が評価されています。また、コードレビューの過程でGoogle Cloud Run上にデータを一時的に処理するものの、処理後は全て破棄され、データが保存されないという設計も、安心材料として支持されています。
AI
CodeRabbitは、学習用にコードを利用しないポリシーを明示しており、プライバシーや知的財産の保護を重視する企業にとって大きなメリットです。また、ベストプラクティスに基づくコード提案が初期から提供されるうえに、コメント内容から徐々に自社の文化やガイドラインに馴染んでいく学習機能も搭載されており、AIの活用に対する柔軟性と信頼性が導入の後押しとなっています。
運用
運用面では、定額制という料金モデルが評価されています。多くのAIツールが従量課金制（APIリクエストごとの課金）を採用する中、CodeRabbitは月額固定で安心して使い続けられる点が支持されました。AIツールを複数併用する中で予算管理が煩雑になりがちな現場では、予測可能なコストで導入・運用できることが重要視されています。
CloudSignの事例：導入の決め手と効果
電子契約サービスを提供する弁護士ドットコム社のCloudSignでは、CodeRabbitを導入する際、サブスクリプション型の料金体系が大きな後押しとなりました。従量課金でないことから、上司への説明や予算計画がしやすく、導入ハードルが下がったといいます。
また、プルリクエストの内容を自動で要約する機能によって、レビュアーが事前知識を効率よく把握できるようになり、レビューの質とスピードの両面で効果を実感しています。さらに、CloudSignのようなセキュリティ重視の企業にとっては、「コードを外部に出さない」「学習に使用しない」といったCodeRabbitの設計方針も大きな安心材料となりました。
CodeRabbitのメリット
時間的メリット
CodeRabbitの導入によって、開発者のレビュー対応時間を最大で約4分の1削減できたという事例もあります。さらに、プルリクエスト作成時のDescription（要約）の自動生成によって、開発者が手書きで説明を書く手間も省かれ、作成コストが大幅に軽減されました。一部の企業では「要約が自動で生成されるから、自分では書かなくなった」と語られるほど、日常業務への負担削減に寄与しています。
スキル的メリット
ジュニアエンジニアにとっては、CodeRabbitが提供するベストプラクティスに基づくレビューコメントが、実践的な学習の機会となっています。日々の開発フローの中で自然と良いコードの書き方を学べるため、スキルアップのスピードが上がり、早期に戦力化できる環境が整います。
チーム的メリット
CodeRabbitは、レビューの品質や視点を一定に保つため、レビュアー間のばらつきを解消しやすいという利点もあります。レビュー負担が一部のシニアエンジニアに偏るのを防ぎ、チーム全体でコード品質を維持する体制を支えるツールとしても機能します。全員が一定レベルのレビューを受けられる環境が整うことで、チーム全体の開発効率や一体感の向上にもつながっています。
Relicの事例：少人数チームと新卒研修での活用
新規事業の立ち上げ支援を行うRelic社では、クライアントごとに1〜3人の少人数チームで開発をサポートする体制を取っています。こうした小規模なチームでもコードレビューの効率化と品質向上を実現するために、CodeRabbitを導入しています。
さらに、新卒研修にもCodeRabbitを活用しており、プログラミングの基礎を学ぶ段階からAIによるレビューを受ける仕組みを整備。シニアエンジニアが付きっきりで指導しなくても、効率的なオンボーディングを可能にしています。
###レビューは残る
CodeRabbitを導入しても、人によるコードレビューはなくなりません。AIが基本的な品質担保を担うことで、レビューの時間は短縮されますが、ビジネスロジックや設計意図など本質的な部分の確認はシニアエンジニアの役割として必要不可欠です。むしろ、AIがベースを支えることで、より深いレビューに集中できる環境が整うというのが大きなメリットです。
デモ
今回は以下のデモ動画を用いました。
ダッシュボードへのログインと、リポジトリの接続
レビュー
画像
以下はスクリーンショットです。コメントからコミットを作成してもらったり、別なPRを作成してもらえます。
以下は別なPRを作成している例です。CodeRabbitが作成しているので、今度は逆に人がレビューを行う必要があります。
こちらは追加のコミットをしてもらっているところです。こちらもCodeRabbitはレビューせず、パスしています。
コメントを通じて得られた知見はLearningsに蓄積されます。これにより、レビューの精度が徐々に向上していきます。
CodeRabbitのTips
設定まわりの活用
CodeRabbitの設定はダッシュボードだけでなく、.coderabbit.yaml ファイルで管理することも可能です。社内で共通の設定パターンを作成しておけば、コピペで簡単に使い回すことができます。
レビュー精度を高める工夫
- プルリクエストは小さく分けるほどレビュー精度が向上します。これは人によるレビューと同様の原則です。
- コメントでのフィードバックに応じてAIが徐々に学習していく機能もあり、自社に適応したレビューが実現できます。
- パスフィルター機能を使えば、特定のファイルやディレクトリをレビュー対象外にすることが可能です。
- プロンプトのカスタマイズによって、自社のコーディングガイドラインを反映したレビュー内容に調整できます。
補助機能とカスタマイズ
- 一部の企業（日本の事例企業ではすべて…）では、CodeRabbitのユニークな “ポエム”機能（かわいらしいコメント表現）をオフにしています。必要に応じて切り替えが可能です。
- Docstring（JSDocなど）を自動生成する機能も備わっており、ドキュメンテーションの補助としても活用できます。
- プロジェクト管理ツールとの連携（JiraとLinear）にも対応しています。
- VSCode拡張機能も提供されており、エディタ内でのシームレスな利用が可能です。
まとめ
本セッションでは、現代のソフトウェア開発における主な課題として、「スピードと品質の両立」「人的リソースの不足」「AIを活用した開発スタイルの変化」などを取り上げました。特にAIを取り入れた開発スタイルにおいて、CodeRabbitはその解決策の一つとして大きな役割を果たせると考えています。
コードレビューの自動化を通じて、開発生産性の向上にぜひつなげていただければと思います。
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