今回のテーマ
生成AIがシステム開発の現場に本格的に導入され、コーディングの大部分をAIが担うようになりました。
一見すると「開発スピードの劇的向上」が実現したように見えますが、実際の現場ではコードレビューにかかるコストの増大という新たな課題に直面しています。
「AIがコードを書いてくれるのに、なぜレビューが遅くなるのか？」
その背景には、信頼の非対称性(AIに対する信頼ギャップ)が存在するのではないかと感じています。
本記事では、この信頼ギャップがどのようにレビューコストを押し上げているのかを整理し、
そのうえで「もし対策を考えるならどんな方向がありそうか？」という仮説ベースの考えを共有します。
AI時代におけるレビュー負荷増大の背景
時間単位のアウトプットは増えたのに、レビュー時間は減らない
生成AIの導入によって、開発者一人あたりのアウトプット量は確実に増えました。
しかし、その増加はそのまま「読む量の増加」としてレビュー側に跳ね返っています。
ただ、それだけが原因ではないように思います。
本質的な問題は、「AIをどの程度信頼できるか」に対するレビュワーとレビュイーの意識差にあるのではないでしょうか。
信頼の非対称が生むレビューコスト
レビュイーとレビュワーの信頼感のズレ
人間同士のレビューでは、時間をかけて「この人なら大丈夫」「ここはざっと見ればいい」という暗黙の信頼が築かれます。
この信頼関係が、レビュー効率を大きく支えています。
しかしAIが入ることでこの前提が崩れます。
- レビュイー（AIを使う人）は「AIが生成したコードだから、ある程度の品質が担保されている」と感じてPRを出す
- レビュワー（レビューする人）は「AIが書いたなら逆に注意深く見る必要がある」と感じてしまう
結果として、信頼の非対称性が生まれ、レビュー時間が増大しているように見えます。
信頼を損なう副作用
さらに厄介なのは、「AIが生成したおかしなコードをスルーしたレビュイーへの信頼」も同時に損なわれることです。
AIのミスをそのままPRに載せてしまうと、「この人はAIの出力を理解せずに使っているのでは？」という疑念が生まれ、
次回以降のレビューも慎重になり、結果的にチーム全体のレビュー効率が低下します。
信頼ギャップを埋めるには？（仮説ベースの考え）
ここからはまだ実践したわけではありませんが、
もしこの"信頼の非対称"を緩和する仕組みを考えるなら、以下のような方向性が有効ではないかと思っています。
1. AI出力の"信頼レベル"を明示する
すべてのPRに対して、AIの介入度や生成割合を自己申告できるようにすることで、
レビュワーが「どの範囲を重点的に見るべきか」を判断しやすくなります。
### 変更概要
- 対象: ユーザー登録処理
- リスクレベル: T1（主要ロジック）
- AI生成割合: 約60%
- モデル: GPT-5 (temp=0.2)
- 既知の制限: 例外処理未検証
まだ実際に運用したわけではありませんが、
こうした「信頼の文脈を共有する仕組み」は、レビューのすれ違いを減らす第一歩になりそうです。
2. 機械で落とせるものは機械で落とす
人間のレビューが"思考"に集中できるよう、
CIで落とせるルール（整形、静的解析、型検査、テスト網羅率チェックなど）は極力自動化するのが良いと思います。
具体的には以下のようなイメージです。
- コーディング規約 → ESLint / Pint
- 静的解析 → phpstan / TypeScript
- テスト網羅性 → Danger + coverage
- マイグレーション安全性 → dry-run & rollbackチェック
- UI崩れ → Storybook + Visual Regression Test
これらを通すことで、レビュワーは「構文的に正しいか」ではなく「意図として正しいか」に集中できるはずです。
3. AI自身にセルフレビューをさせる
もしAIにコードを書かせたなら、そのAI自身に「懸念点」を洗い出させ、
その結果をPRに添付する運用も考えられます。
### AIセルフレビュー結果（試案）
- 競合状態の可能性: 低
- エラーハンドリングの網羅性: 中
- テスト不足の懸念: 高（例外ケース未定義）
これはまだ構想段階のアイデアですが、
AIが自分の出力をメタ的に評価することで、
人間のレビュワーが「どこから見ればいいか」を掴みやすくなるのではと感じています。
また、コードレビューを生業とするAIも増えてきているのでそれらをPRを出す前に必ず実行、解決することを実施するだけでも信頼性低下の歯止めになると思います
まとめ
AI導入によるレビューコスト増大の原因は、単なるコード量の問題ではなく、
レビュイーとレビュワーの間に生まれる「AIへの信頼ギャップ」ではないかと考えています。
このギャップを埋めるための取り組みとして、
以下のような方向性を検討する価値がありそうです。
- AIの信頼レベルを可視化する
- 機械で落とせるものは機械で落とす
- AIにセルフレビューを課す
どれもまだ実践途中・構想段階のアイデアですが、
レビュー効率を高める鍵は"スピード"よりも"信頼設計"にあるのではないかと思います。