コードレビューで開発を止めないために

きたく.dev #1の登壇資料です
https://kitaku.connpass.com/event/379563/

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1. コードレビューで開発を止め ないために Claude Codeで爆速コードレビュー 2026/2/6 きたく.dev 磯江 宏由紀
2. 自己紹介 名前：磯江 宏由紀（いそえ ひろゆき） 所属：虎の穴ラボ株式会社 お仕事：Fantia開発マネージャー 趣味：工場を建設するタイプのゲーム その他：北区在住（7年目くらい）
3. システム開発で生成AI使ってますか？ 生成AI利用の大きな恩恵 • 数分でコード生成できる • 機能改修もサクサクできる 利用上の注意点 • 利用するエージェント、モデル、言語によってコードに癖がある • 生成されたコードのレビューは必須
4. コーディングエージェント導入後のコードレビュー量
5. ClaudeCodeでコードレビュー • カスタムコマンド「/pr-code-review」として構築 • PullRequest単位でレビューを実施 • 差分情報はGitHub CLI経由で取得 • カスタムコマンド定義には一般的なコードレビュー基準 を記載 ◦ - **可読性**: 命名は適切か、処理の流れは理解しやすいか ◦ - **保守性**: 将来の変更に対応しやすい構造か ◦ - **重複**: DRY原則にしたがっているか ◦ - **複雑度**: 関数やメソッドが適切な大きさに分割されているか • プロジェクト固有のレビュー観点は別ファイルに切り出し て読み込み
6. AIコードレビューの成果 • コードレビューの平均時間が60〜90分⇒30〜60分 • 抜けやすいレビュー観点を漏らさない ◦ 処理性能系（N+1、インデックス追加漏れ） ◦ 命名規則の統一 • AIの指摘が間違っていても・・・？ ◦ AIが間違えるような複雑なコード であることが大半 ▪ よりシンプルなロジックや記述方法へ修正
7. お気に入りポイント • コマンド実行時に対象リポジトリを取得しておくと、レビュー効率 UP ◦ 指摘点の実装も深く調査してくれる • VSCode内で完結する ◦ 指摘箇所のリンクも出力するので「 Claude Code for VS Code」で実行すれば、 指摘と実コードを並べて確認 • 改善例のコードも併記されるので、何が問題なのか理解しやすい
8. まとめ • AIコーディングエージェントの活用で 短い期間でも実装されるコード量が爆増 • コード品質を保つ重要性 は上がっている ◦ 基準に満たないコードが生成されやすい ◦ 将来生成されるコードは今のコードが元になる • コードレビューも AI活用で爆速 にしよう ◦ カスタムコマンド導入以外にもCIに組み込む方法もある ◦ それぞれの状況に応じて、導入できるはず