レビューを減らすのではなく、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
レビューに時間が集まりやすいのは、レビューが複数の役割を背負っているからだと思っている。
機械で確認できるものや AI に寄せられるものは、できるだけ先に分解して任せたい。
そのうえで人は、ドメイン理解や設計判断のような最後に向き合うべきことへ時間を使いたい。
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
つまりレビューには、差分確認以上の仕事が集まっている
レビューが悪いというより、 レビューにいろいろな役割が集まってきたのだと思う
でも、やめられるんだっけな……
チームメンバー(人)の PR 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
人間同士では、LGTM だけで進む PR もある
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りたい
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
いまは、そのいろいろを PR レビューでまとめて扱っている
1つの場に載ると、やはり重い
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
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
ここで重要なのは言語化で、いま自分が置いている暫定解もそこにある
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