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AI 時代のコードレビュー設計 ── CodeRabbit で安全と品質を守る仕組み

Last updated at Posted at 2025-12-24

はじめに

この記事は、AI コードレビューサービス CodeRabbit を使った経験をシェアしよう! by CodeRabbit Advent Calendar 2025 25 日目の記事です

余談

本日はクリスマス当日ということで、皆さんいかがお過ごしでしょうか?
私はこの記事を書き終えたら、しっかり休んで友人たちと楽しい時間を過ごす予定です!

それでは早速、本題に入りましょう

きっかけは「AI が書いたコードのレビューに時間を取られる」

AI コーディング支援を使うと確かに速く書けますが、レビューで「このエラーハンドリングは大丈夫か?」「null チェックが抜けてないか?」と確認する項目が増えてきました
CodeRabbit が 2025/12/17 に公開したレポートでは、AI が関与した PR は全体として 約 1.7 倍 問題が多いというデータが出ています
重大度やロジック、可読性、例外経路、セキュリティ、パフォーマンスすべての観点で増加傾向が見られました

「AI を使うな」ではなく レビューとチェックの設計を更新する 方が現実的だと考え、CodeRabbit を使ってガードレールを作る運用に寄せました

CodeRabbit でできること

CodeRabbit は GitHub や GitLab と連携して PR を自動レビューできます
VS Code / Cursor / Windsurf 向けの拡張や CLI も提供されており、PR を出す前にローカルでレビューを回すこともできます

今回は .coderabbit.yaml を使って設定をコード管理し、チーム全体のレビュー基準を統一する方法をまとめます

1. .coderabbit.yaml を置いて設定をリポジトリで管理する

CodeRabbit は .coderabbit.yaml をリポジトリの root に置くと、レビュー対象ブランチの設定を自動検出してレビューに使います
PR 上で @coderabbitai configuration コマンドを叩くと現在の設定を YAML で取得できます

最小の例はこんな感じです

# yaml-language-server: $schema=https://coderabbit.ai/integrations/schema.v2.json
language: "ja-JP"
reviews:
  profile: "chill"
  high_level_summary: true
  review_status: true
  auto_review:
    enabled: true
chat:
  auto_reply: true

オプション全体は configuration reference を参照してください

2. YAML validator で壊れた設定を先に防ぐ

.coderabbit.yaml は人が編集する以上ミスが起きます
CodeRabbit docs には YAML validator があり、リアルタイムの構文チェックやエラー表示、整形、デバッグ用途が用意されています

運用としては「PR に入れる前に validator を通す」だけで事故が減ります

3. Central configuration で組織のデフォルトを一括管理する

複数リポジトリで使うなら Central configuration が便利です
組織内に coderabbit リポジトリを作り、そこに .coderabbit.yaml を置くと 各リポジトリに設定が無い場合に自動適用 されます

ポイント

  • 全体の標準は central に置きます
  • 例外は各 repo に .coderabbit.yaml を置いて上書きします
  • 設定は優先順位があり ローカル YAML が最優先、設定はマージされません

4. VS Code 拡張で PR 前にローカルレビューを回す

VS Code 拡張を使うとローカル Git リポジトリの変更をレビューでき、コミットごとの自動レビュー手動レビュー を選べます
Cursor / Windsurf のような互換エディタでも手順は近いです

使いどころ

  • PR を出す前に「見落としがちな例外経路や null 周り」を先に潰します
  • レビューに出す品質を底上げして、人のレビューを軽くします

5. レポートから逆算した AI PR 用チェックリスト

レポートの箇条書きにある観点をそのままチェックリストに落とすと運用しやすいです

  • ロジックと依存関係が「それっぽいだけ」になっていないか確認します
  • 例外経路、ガード、null チェックの抜けがないか確認します
  • セキュリティ上のデフォルトが弱くなっていないか確認します
  • パフォーマンスを犠牲にした単純パターンになっていないか確認します
  • 命名と可読性がチーム規約から逸脱していないか確認します

まとめ

AI 支援が増えるほど、レビューは「気合」より「設計」で回す方が持続可能です
.coderabbit.yaml を GitOps 的に管理し、validator と central config で事故を減らし、ローカルレビューで PR 前に品質を底上げする運用に寄せていきます

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