レビューをやめるのではなく、役割を分解して再配置する
2026-04-22
ara_ta3
Scalaが好きなエンジニア
サポーターズCTO
スプラの最大XPは2630です。
X / @ara_ta3
Zenn / @ara_ta3
資料は後ほどconnpassの資料一覧に投稿します
AI Agent で実装の初速は上がったが、背景や意図などの確認負荷がレビューに集中しやすくなった。
だから、機械で確認できるものや AI に寄せられるものは、できるだけ分解して任せたい。
その上で人は、ドメイン理解、設計判断、認識共有など残りの向き合うべきことへ時間を使いたい。
「AI Agent時代に、コードレビューが何を担っているのかを考えたい」 という以前書いた記事を元に作りました
AI Agent によって実装の初速はかなり上がった
変更を作る速度は、以前と比べ物にならないくらい上がっている ただ、そのまま安心して本番に出せる状態かというとそうではない
なぜだろう
AI が出したものを、そのままはマージしづらい
なんか違うを説明するのが、けっこう重い
これが毎回レビューに乗ると、けっこうしんどい
でもレビューが悪いかというとそういうわけではない ただただ、レビューにいろいろな役割が集まっているだけ やることが・・・やることが多い・・・！！
＿人人人人人人人＿ ＞ 突然の極論 ＜ ￣Y^Y^Y^Y^Y^Y^￣ でも、やめられるんだっけな……
一旦落ち着こう。そもそもレビューに何を期待しているんだろう。
チームメンバー(人)の PR レビューでも、結局いろいろ見ている
コードが動くかだけではなく、 その変更をチームとして持ちたいかも見ている
「Googleのソフトウェアエンジニアリング」でもレビューの役割について丁寧に整理されている
『Googleのソフトウェアエンジニアリング』第9章より
今はその色々をレビューでまとめて扱っている
レビューが重いのは、複数の仕事が同じ場に混ざっているから
つまり、そりゃ重い
差分は増えたが、読む速さは同じようには増えていない 違和感を分解し、言葉にし、修正方針まで返す必要がある 設計相談や背景共有まで載ることがある
人間同士では、LGTM だけで進む PR も稀によくある
「ぱっと見大丈夫そうに見えるし、テストがあるし、CI通ってるし、LGTM！」 チームのコードベースに深い理解があって、 認知負荷や背景共有まで踏まえた人の PR なら、 短いレビューで自然に進むことがある
AI でもそういう状態を作れないのだろうか
差分を出すだけではなく、 背景や判断基準まで踏まえた変更を出せるようにしたい
レビューで見ている関心事
これらを全部、同じ場所で処理しなくてもよいはず
これらで対応できるのではないかと考えている
分類すると、だいたい3つになる
今までも 1 は機械に任せてきた 最近は 2 を広げやすくなったのが大きいと思っている
軽くまとめるとこう
1. 機械がやるべきもの テスト、型、lint、CI、静的解析。ここは今までも仕組みに寄せてきたし、言葉で説明せずに機械的に済ませられるからこそ重要だと思っている。
2. AI に寄せられるもの 背景や意図の整理、仕様との差分説明、チーム方針の参照。最近はここを広げやすくなったし、言語化によって AI に寄せやすくなった領域だと思う。
3. 人がやるもの ドメイン理解、設計判断、複雑さの許容。レビューにおけるコメント往復より理解を揃える時間かもしれない。今はここが残るが、今後はさらに AI に寄せられるかもしれない。
ここまでのあらすじ
AIに寄せられるものが増えてきた
今まで通りのレビューではなくAIに任せられるものを寄せる動きが大事
今重要なのは言語化、いま自分が置いている暫定解はここ
これらをAIに寄せられるようになった
変化が著しい今、必要なのは考え続けること。だから仮説を立ててチャレンジしたい