Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AI時代の「人間レビュー」がボトルネックになっている解決法を話してみたい(雑談LT)
Search
mae616
November 21, 2025
0
57
AI時代の「人間レビュー」がボトルネックになっている解決法を話してみたい(雑談LT)
松戸.dev#1
https://matsudo-dev.connpass.com/event/373227/
mae616
November 21, 2025
Tweet
Share
More Decks by mae616
See All by mae616
LTのしかた
mae616
0
56
2025年の振り返り
mae616
0
41
おすすめ技術同人誌: (自薦) カチャカチャしながらWebブラウザとJavaScriptを体系的に学ぶ シリーズ
mae616
1
85
AIと人間の共創開発!OSSで試行錯誤した開発スタイル
mae616
2
1.4k
AIの話
mae616
0
31
TypeScriptの思想
mae616
0
73
WAKE Career 主催「生成AI×社会課題ハッカソン」中間発表
mae616
0
37
創作系生成AIのプロンプト遊び
mae616
1
210
小さなプロジェクトの開発
mae616
0
73
Featured
See All Featured
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
0
220
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
231
22k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.5k
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.6k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
1
3.5k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
490
Color Theory Basics | Prateek | Gurzu
gurzu
0
260
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.4k
Designing for Performance
lara
611
70k
Transcript
AI時代の 「人間レビュー」が ボトルネックになっている 解決法を話してみたい (雑談LT) mae616 2024.11.22 土 松戸.dev#1 LT
自己紹介 • mae616 (まえ) • フリーランスのWebエンジニア (エンジニア歴 8年) お知らせ •
今、技術書典で技術同人誌を頒布 「カチャカチャしながらWebブラウザと JavaScriptを体系的に学ぶ」 よかったら、よろしくお願いします٩( ᐛ )و X (Twitter): @mae616_
今回は、結論や試行錯誤した体験があるものではなく、 この場で 「雑談ベースでみんなで考えてみたい話」 です。
目次 • 現状: AI実装のスピードと人間レビューのギャップ • なぜレビューが詰まってしまうのか? • レビューを分解するという考え方 • 有識者レビューの役割を変える
• 期待できるメリット • まとめと問いかけ
現状: AI実装のスピードと人間レビューのギャップ • AIがコードを大量生成・高速更新する現状 • ところが、レビューは従来のまま • Gitフローの「動く単位」を前提にしたレビュー • 修正量が大きくなるまでレビューしにくい
• 結果、人間レビューが詰まりやすい
なぜレビューが詰まってしまうのか? • レビュー粒度が大きい • 「動く状態」まで待つ必要がある • AIの高速サイクルと噛み合わない → これがボトルネックの正体?
レビューを分解するという考え方 • AIレビュー(検収チェックとPRレビュー) • 文法チェック、静的解析、簡易テストでの整合性チェック • 自己レビュー • 小さい粒度でのコード差分のチェック(必要に応じてGitフローの見直し) •
実際に動かす、意図どおりか確認 • 有識者レビュー • 高い抽象度の観点で整合性を見る • 設計思想・境界・債務など
有識者レビューの役割を変える • コードそのものを見るのではなく、 AIがコードから生成した(もしくはコードを書くまえに生成し た)、要約・設計書をみる • 人間は抽象・構造・方向性の確認に集中できる • 文法や動作は専門家がやるべく領域でない →
そもそも従来のレビューでも文法や動作は範囲外のはずだった
期待できるメリット • 有識者レビューのコストを大幅に削減 • 全体のスループット向上 • AIの高速実装と人間の判断作業が噛み合う • 「レビュー待ち渋滞」が起こりにくくなる
まとめと問いかけ • 今日話したかったこと • AI自体のレビューは分解した方がいいのでは? • 有識者レビューの役割を「抽象レビュー」に寄せると回りやすい? • コードと設計の間はAIが橋渡しする未来 •
どう思いますか? • 今回は仮説ベースの雑談 • 実際の現場や個人開発でどう感じているか聞きたい • 改善の余地があることをもっと議論してみたい
ご清聴ありがとうございます