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レビューの「下読み」はAIにお任せ。GitLab Workflow × AIでレビューの腰を軽くする

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Last updated at Posted at 2025-12-17

この記事は カオナビ Advent Calendar 2025 18日目です。

はじめに

みなさん、コードレビューは得意ですか?
正直に言うと、私はあまり得意ではありませんでした。
レビュー依頼に「よしやるぞ」と気合を入れて向き合うものの、「コードの内容を理解する」という最初の高い壁に阻まれ、実際に手が動くまでにかなりの時間を浪費していました。

今回は、そんな私が VS Code拡張機能「GitLab Workflow」と AI (GitHub Copilot) を組み合わせることで、レビューのハードルを下げ、効率化できた方法をご紹介します。

コードレビューにおける「3つのステップ」と課題

そもそも、なぜ時間がかかっていたのかを振り返ってみました。
私は、コードレビューには以下の3つのステップがあると考えています。

  1. コード(変更内容)を理解する
  2. コメントすべき場所(バグや改善点)を見つける
  3. コメントをする

私の場合、ボトルネックは圧倒的に 「1. コードを理解する」 でした。
他人が書いたコード、しかも複雑なロジック変更が含まれる場合、行間や背景を読み解くだけで多くの時間を消費し、脳のリソースを使い果たしてしまっていたのです。

そこで、「理解する」部分をツールに頼ることにしました。

解決策:GitLab Workflow × AI

使用するのは以下の2つです。

具体的な手順

手順は非常にシンプルです。

1. GitLab上で自分をReviewerにアサインする

まず、ブラウザのGitLab上で対象のMerge Request (MR) のReviewerに自分を設定します。
(これがGitLab Workflowを使うためのトリガーになります)

2. VS CodeのGitLab Workflowで変更を確認する

VS Codeを開き、サイドバーのGitLabアイコンをクリックします。
「Assigned to me」などのリストに該当のMRが表示されるので、そこからファイルごとの差分(Diff)を直接開くことができます。

3. AIに差分を解説してもらう

ここが最大のポイントです。
表示された差分コードを選択し、Copilot ChatなどのAIに向かってこう投げかけます。

おすすめのプロンプト例:

「この差分における処理内容と、変更の意図を簡潔に要約して。また、見落としがちなエッジケースや懸念点があれば指摘して」

すると、AIが「ここでは〇〇の関数を呼び出し、××の条件分岐を追加しています」と、コードの変更内容を自然言語で要約してくれます。

コツとしてはAIを「下読み担当」にするのが良いと思います

私が意識しているのは、「AIの回答を鵜呑みにするのではなく、あくまで理解のための下ごしらえとして使う」ことです。 複雑な差分が整理され、理解しやすい形に整えられているので、私は一番おいしい部分(本質的なロジック検証)に集中して取り組めます。

効果:レビューの質が変わった

このフローを導入してから、私のコードレビューは変わりました。


■ レビュー着手への心理的ハードルが激減

これまでは、複雑な差分を前にすると「これを理解するのにどれだけ時間がかかるだろう……」と腰が重くなっていました。

現在は、「まずはAIに下書き(要約)をしてもらおう」 というスタンスで、軽い気持ちでレビューをスタートできています。


■ 「理解」までのショートカット

AIの解説でコードの全体像や意図が使う前よりも早く頭に入るようになりました。

  • Before: 1行ずつ自力で読み解き、脳内で構造を組み立てる(高負荷)
  • After: AIの要約で全体像を把握してから、詳細を確認する(低負荷)

「何をしているコードなのか?」を解読する時間が大幅に短縮されています。


■ 「コメント」への集中

コードの理解に脳のメモリを使わなくて済む分、本来人間が注力すべき 「ステップ2(コメントすべき場所を見つける)」 に全力を注げるようになりました。

具体的には、以下のような観点に思考を割けるようになっています。

  • ロジックの堅牢性: 「この条件分岐に穴はないか?」
  • 保守性: 「将来的にメンテナンスしやすい書き方か?」
  • 仕様の考慮: 「エッジケースでの挙動は考慮されているか?」

まとめ

「コードを読むのが辛い」「レビューに時間がかかる」と悩んでいる方は、ぜひ GitLab Workflow でVS Code上に環境を持ってきて、AI にコードの解説役を任せてみてください。

コードレビューの心理的ハードルが下がり、本来人間が注力すべき「品質向上」の観点に目を向けることができるようになると思います。

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