CodeRabbit と共に歩む PR レビュー最適化 〜 AI × チーム開発の実践知

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1. © DMM © DMM CodeRabbit と共に歩む PR レビュー最適化 〜 AI × チーム開発の実践知 阿部寛之 2025年9月18日
2. © DMM 阿部 寛之 所属： 合同会社 DMM.com プラットフォーム開発本部 第1開発部 アカウントサービスグループ 会員バックエンドチーム 趣味：アニメ・ゲーム 2
3. © DMM
5. © DMM 開発環境 チーム規模： 5名体制 開発環境： Go × AWS CI / CD： GitHub Actions / Argo CD 5
6. © DMM AI コードレビュー導入の目的 6 レビュー負担の軽減 レビュー観点の標準化 見落とし防止 説明コスト削減
7. © DMM まずは PR-Agent を導入しました https://speakerdeck.com/kamo26sima/airehiyudao-ru- niyoruciturutonogong-cun-tozui-shi-hua
8. © DMM PR-Agent を運用してみての課題 8 出力が不安定 チーム方針の反映に弱い 論点抽出に弱い 取捨選択の手間が増えたため、「レビュー負担の軽減」が未達 指摘内容の一貫性がないため、「見落とし防止」と「説明コスト 削減」が未達 PR 作成者による要点や説明を記載することが負担
9. © DMM 人間とエージェントツールの比較 9 人間 Copilot Code Review PR-Agent CodeRabbit 出力の安定性 △
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 指摘の一貫性 △
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 運用のしやすさ ◎
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 PRの要約 △
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 シーケンス ✕
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 チャット機能 ◯
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 ポエム ◯
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 ※ 2025年9月時点
10. © DMM 人間とエージェントツールの比較 10 人間 Copilot Code Review PR-Agent CodeRabbit 出力の安定性 △
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 指摘の一貫性 △
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 運用のしやすさ ◎
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 PRの要約 △
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 シーケンス ✕
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 チャット機能 ◯
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 ポエム ◯
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 ※ 2025年9月時点
11. © DMM チームメンバーで率直な意見を出し合った 指摘が妥当である コメントのやり取りができ る シーケンスが確認できる PR の説明欄がすっきり整う 自分の非を認める
12. © DMM CodeRabbit へ移行することにしました
13. © DMM 決め手は「ポエム」でした
14. © DMM 冗談です
15. © DMM PR-Agent → CodeRabbit にした理由 15 GitHub App なので、都度レビューしてもらえる 特別な設定なしで運用しやすかった コメントのやり取りができる
16. © DMM • PR のまとめ作成 • インラインレビューコメント • チャット • シーケンス図 • ポエム 活用している機能 16
17. © DMM 運用実態 17 3 Approve で運用していたが、CodeRabbit によるチェックで精度を担保できていると 判断したため、Approve 数を 2 へ減らした • CodeRabbit のコメントだけ見て Approve しない • 2 Approve 制でメンバーが必ずコードも見る 原則
18. © DMM 廃れない運用方法 • 厳密なプロンプトを作成しない • 大量にルールを作り込まない 18 設定で作り込まない。運用を重くしない。 AIは“チェックリスト ”として使う。
19. © DMM 課題 19 チーム ツール ドメイン知識依存の誤指摘 / 見落としが稀に発生 レビュー観点をチーム方針に落としこめていない
20. © DMM 今後の展望 20 チーム方針の外だし 失敗事例の横展開
21. © DMM まとめ 21 PR-Agent から CodeRabbit へ移行したことで「安定したレビュー支援」が得 られた 成果 人の完璧な代替にはならないが、補助としては十分に役立つ • AIレビューは一発で理想形にならない • チームの運用と組み合わせて「どう活かすか」を考えることで価値が出る