AIエージェント時代のコードレビューを設計する

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1. AIエージェント時代の コードレビューを設計する レビューのタイミングと観点の制御 2026.09.03 Speaker : nogu (@_nogu66)
2. ⾃⼰紹介 ‧データカンパニー所属 ‧Software Enginner、⽣成AI推進 ‧個⼈開発 nogu @_nogu66 ‧Shipaton Ambassador
3. RevenueCat Shipaton 2026 (8/1 - 9/31)
4. AIエージェントでコードレビューを制御する ハーネス：エージェントの「⾒る‧使う‧確かめる」を制御する仕組み コンテキスト ツール‧権限 検証‧Hook 何を⾒せるか 差分‧使⽤‧レビュー基準 何を実⾏できるか 読取‧実⾏‧書込の境界 いつ確かめるか test ‧lint‧typecheck AIエージェント 考える‧道具を使う‧結果を返す モデルの賢さだけでなく、⾒るもの‧使える道具‧検証を設計する。
5. コードレビューの⽬的 コードを体系的に評価し、バグを特定し、コード品質を向上させる活動 早期バグ検出と品質向上 セキュリティの強化 顧客に届く前に問題を⾒つけ、修正コス トと技術的負債を抑える 脆弱性や脅威を⾒つけ、⾃動スキャンや テストと補完する コンプライアンスの維持 知識共有とコラボレーション 標準的なコーディングスタイルとチームの 基準を守る 判断の背景や技術を共有し、属⼈化と情 報のサイロ化を防ぐ ⽬的を分解すると、AIに任せる範囲が⾒えてくる。 出典：GitLab「コードレビューとは」
6. ５つのレビュー対象 観点 検証項⽬ 担い⼿ 1 正しさ バグ、境界条件、例外処理 AI + テスト 2 品質 可読性、保守性、重複、技術的負債 AI + 基準 3 安全性 脆弱性、権限、データ漏洩、依存関係 AI + スキャン 4 設計‧意図 要件、トレードオフ、プロダクトへの適合 ⼈間 5 知識共有 なぜこの実装にしたかをチームに残す ⼈間
7. AIを⾜すだけでは、負荷は減らない 誤検知と⾒落とし ‧観点が明確でなく、誤った指摘が発⽣ ‧本来レビューされるべき箇所‧観点が⾒過ごされる 重要度がわからない ‧致命的な指摘が、⼤量の些細な私的に埋れる ‧PJ固有の重要な⽋陥がスルーされる 意図を判断できない ‧仕様や設計時の背景が渡されていない ‧表記やPJ固有のワードの理解ができない
8. Bad Prompt このPRをレビューして 観点、出⼒形式、禁⽌事項が定まっていない依頼は、 指摘の質を運任せにすることになる。
9. レビューの置き⽅を設計する 1. タイミング 2. 観点 3. 検証 4. 独⽴性
10. タイミング：レビューを⼯程全体に置く レビューの⽬的ごとに、レビュー可能なタイミングや対象は異なる 1 2 3 4 5 仕様‧設計 実装中 実装完了 PR マージ前 意図を確認 変更後に検証 差分を評価 CI/CDとAI評価 ⼈間が評価 早い⼯程で拾える指摘を、PRまで持ち越さない
11. 観点：レビュー観点を定める レビューの観点をコンテキストとして固定する →Agent Skill や ルールとして⽤意をする。 観点 正しさ / セキュリティ / テスト / 保守性 出⼒内容 重要度 / file:line / 根拠 / 推奨 禁⽌事項 推測 / ⾃動修正 / マージ判断 同じ基準を、何度でも再利⽤できる。
12. 検証：Hookで検証を「必ずを挟む」 LLMの気分に左右されず、必ず実⾏する処理を置く場所。 編集後 編集後 変更したファイルにlintと⽅ 検索をかける。 停⽌前 停⽌前 テストが通るまで作業を終わ らせない。 イベントに検証を紐づける PR作成時 PR作成時 差分の要約と検証結果を必ず 添える。
13. 環境：サブエージェントを観点を分けるために使う 観点を分けることで、指摘の重複が減り、抜け漏れが減る。 正しさのレビュー Claude Code セキュリティレビュー テストレビュー 結果の統合
14. 独⽴したAIエージェントによる相互レビュー ‧独⽴した環境下のエージェントでピアレビューを⾏う ‧最終的に⼈間が判断する（対応可否、設定へのロールバック） 相互レビューのイメージ （例） Claude Code Sub1 Codex Sub2 Sub3
15. レビューは、CI/CDに組み込む レビューを運⽤に載せる PR作成 CI‧テスト‧lint AIレビュー 指摘の整理 ⼈間が判断 運⽤ルール 例 重要度の⾼い指摘だけを、マージ判断の対象 CodeRabbit、Claude、Codex など にする。
16. ⼈間が引き受ける判断を残す AIに渡す ⼈間が持つ ‧網羅的な検出 ‧設定意図とトレードオフ ‧規約と形式の確認 ‧リリースの可否と時期 ‧テストの実⾏と再現 ‧指摘を「対応しない」判断 ‧差分の要約と分類 ‧チームへの知識の残し⽅ レビューの説明責任は、最後まで⼈間側に残る
17. まとめ AIコードレビュー導⼊の４ステップ 01 1 レビュー観点を固定 01 3 Agent Skill / ルール など 01 2 必ず検証を挟む Hook 、CI/CD、PR 観点を分ける SubAgent 01 4 相互レビュー Codex、Claude Code @_nogu66