CodeRabbitと過ごした1ヶ月 ─ AIコードレビュー導入で実感したチーム開発の進化

Transcript

1. © DMM © DMM CONFIDENTIAL CodeRabbitと過ごした 1ヶ月 AIコードレビュー導入で実感したチーム開発の進化 Sansan×DMM.com Android Tech Talk mitohato14 2025/04/30
2. © DMM 自己紹介 名前　mitohato14（Miyazato Hayato） 最近の趣味 　Monster Hunter Wilds 　ゲーム配信を見る 　櫻坂46 最近の業務 　チームの課題解決 　AI促進 2
3. © DMM 今日話すこと • DMMポイントクラブアプリにAIコードレビューを導入した話 • CodeRabbitの設定 • CodeRabbitを導入しての所感 3
4. © DMM サービスの紹介
5. サービス LP：https://lp.pointclub.dmm.com/ DMMポイントをお 得に貯めて 賢く管理 ! カジュアルゲームで 効率的に ポイントを稼げる ! FEATURE FEATURE DMMの お得な情報が 届く! FEATURE 3 サービスコンセプト
6. 会員数 MAU 機能 DAU で手に入れよう モバイルアプリ版 6 万 カジュアル ゲーム ポイント 管理 万 （会員IDベース（Web含む）） 10〜 13 万 5〜 6 通知 送客 広告 59 ※2025年02月25日時点
7. © DMM CodeRabbitを導入した話
8. © DMM 導入前の話
9. © DMM コードレビュー体制 開発メンバー：3人 レビューしたメンバー全員のApproveでマージ（1人以上） 朝と夕に口頭レビュータイム（各30分） PRテンプレのチェックリスト 9
10. © DMM PRテンプレ 10
11. © DMM PRテンプレ 11
12. © DMM PRテンプレ 12
13. © DMM チェックリスト多め
14. © DMM コードレビュー 細かい指摘が多くなりがち テストのシナリオケースとテストコードにズレ 細かい部分を見落としがち レビュー時間が大きく取られる 14
15. © DMM コードレビュー 細かい指摘が多くなりがち テストのシナリオケースとテストコードにズレ 細かい部分を見落としがち レビュー時間が大きく取られる レビュー品質がレビュアーに大きく依存 15
16. © DMM コードレビュー 1. Pull Request作成 2. Pull Requestについて説明 3. 少ない時間でレビュー 4. ミーティング 5. 落ち着いた頃にレビュー 6. 細かい指摘点 7. 再レビュー 8. … 9. マージ 16
17. © DMM マージまでに時間がかかる 😇
18. © DMM 細かい指摘 何度も細かいことを指摘するのは双方に負担大 18
19. © DMM 細かい指摘 何度も細かいことを指摘するのは双方に負担大 • レビュアー • 重箱の隅をつつくような指摘ばかりになってしまう • 細かい部分が気になって大枠で見れない • 時間が取られてしまう 19
20. © DMM 細かい指摘 何度も細かいことを指摘するのは双方に負担大 • レビュアー • 重箱の隅をつつくような指摘ばかりになってしまう • 細かい部分が気になって大枠で見れない • 時間が取られてしまう • レビュイー • 見落としが多い • 細かいところで時間取らせてしまい申し訳ない • マージまでに時間がかかる 20
21. © DMM AIコードレビューの波
22. © DMM PR-Agent qodo-aiによるAIコードレビューツール（OSS） 22
23. © DMM PR-Agent qodo-aiによるAIコードレビューツール（OSS） 兼務プロダクトで導入していたがスルーされがちに →指摘内容がAndroidっぽくなかった 23
24. © DMM PR-Agent qodo-aiによるAIコードレビューツール（OSS） 兼務プロダクトで導入していたがスルーされがちに →指摘内容がAndroidっぽくなかった コストとPR要約は良いが上手く使えなかった トライアルという印象が強かった 24
25. © DMM CodeRabbit導入の流れ
26. © DMM CodeRabbit導入の流れ CodeRabbitを試すチームが出てくる 環境整備されたことが全社アナウンスされる CodeRabbitを試してみようという気持ち 26
27. © DMM CodeRabbitとは
28. © DMM CodeRabbit AIを活用したコードレビュー支援ツール • PR概要生成 • コードレビュー • 改善提案 • シーケンス図の生成 • 類似リポジトリの列挙 • チャット機能 • 過去のやりとりも反映 • リポジトリ全体を考慮したレビュー 28
29. © DMM 導入していく
30. © DMM 導入 CodeRabbitにGitHubアカウントでログイン ダッシュボードから有効化するリポジトリを選択
31. © DMM 導入 CodeRabbitにGitHubアカウントでログイン ダッシュボードから有効化するリポジトリを選択 すぐに使える yamlファイルを追加することでより良いレビューに
32. © DMM yamlファイル .coderabbit.yamlに記述 公式サイトを参考に設定を記述（構文チェックもできる） https://docs.coderabbit.ai/getting-started/configure-coderabbit/ 特にreviews/path_instructionsを育てていく
33. © DMM yamlファイル .coderabbit.yamlに記述 公式サイトを参考に設定を記述（構文チェックもできる） https://docs.coderabbit.ai/getting-started/configure-coderabbit/ 特にreviews/path_instructionsを育てていく
34. © DMM yamlファイル .coderabbit.yamlに記述 公式サイトを参考に設定を記述（構文チェックもできる） https://docs.coderabbit.ai/getting-started/configure-coderabbit/ 特にreviews/path_instructionsを育てていく
35. © DMM 実際の設定
36. © DMM
37. © DMM
38. © DMM 導入結果
39. © DMM PR内容の要約例
40. © DMM
41. © DMM
42. © DMM
43. © DMM
44. © DMM 指摘内容例
45. © DMM
46. © DMM
47. © DMM 多かった指摘 ドキュメント用にコメントを書いてください →なるべく命名のみで伝わるようにしているので不要 Resultをレスポンスとしてください →例外をそのままスローしてViewModelでキャッチする方針なので不要
48. © DMM 導入1ヶ月の所感
49. © DMM 嬉しかったこと
50. © DMM 嬉しかったこと • 変更内容の要約 • どのようなファイルにどんな変更が入ったかわかりやすい • 実装ミスに気づきやすい • シーケンス図の生成 • レビュアーのコード理解促進 • チャット形式でCodeRabbitとやりとりできる • 指摘について質問したりプロダクト事情を伝えたり • レビューが早い • メンバーに見てもらう前に簡単な内容を修正できる • ポエム • ふふっと柔らかい気持ちになる
51. © DMM CodeRabbitとのやりとり プロダクトの背景や議論をログとして残せる 人力レビュー前に細かい問題点は解消できる Request Changes/Approveしてくれる
52. © DMM レビュー内容の変化 細かい指摘をすることが減った →CodeRabbitがほとんどやってくれる →広い視点での実装改善レビューが多くなる AIの指摘内容から議論が発生 →気づきを得られる →新しい議論のきっかけに
53. © DMM 数値で見る変化
54. © DMM 作成からマージまでの時間 指標 時間（ h） 備考 平均 約51.6時間 約2.15日 中央値 約24.2時間 約1.01日 最大 約596.7時間 約24.9日 最小 約0.44時間 約26分 指標 時間（ h） 備考 平均 約67.6時間 約2.82日 中央値 約14.4時間 約0.60日 最大 約615.9時間 約25.66日 最小 約0.04時間 約2.6分（0.002日） 導入前 導入後
55. © DMM 作成から初レビューまでの時間 指標 時間（ h） 備考 平均 約0.0023時間 約8秒 中央値 約0.0022時間 約8秒 最大 約0.0089時間 約32秒 最小 約0.0014時間 約5秒 指標 時間（ h） 備考 平均 約205.7時間 約8.6日 中央値 約17.1時間 約17時間7分 最大 約502.9時間 約20.9日 最小 約0.45時間 約27分 導入前 導入後 ※CIでのLintコメントは除く
56. © DMM メンバーの声
57. © DMM メンバーの声 良いところ • 細かいレベルで精度の高いレビューを素早くしてくれる • 修正点が明確 • 問題指摘だけでなく、どう直せば良いかわかりやすい • 気づけていなかった問題点を指摘してくれる • バグを事前に防げる
58. © DMM メンバーの声 気になること • プッシュのたびに実行され、指摘内容の重複がある • 設定変更検討の余地 • 提案をそのまま受け入れるとエラーになる • suggest形式をそのまま受け入れない • 返信で後続対応しますといっても同じ指摘してくれる • TODOコメント書けば良い
59. © DMM Kotlin/Android特有の指摘内容はあったか？
60. © DMM Kotlin/Android特有の指摘 • paddingの書き方指摘 • 複数のpadding設定→1つのpadding • 好みもあるがきちんとComposeを理解している • テストコードで非同期処理はrunTestを推奨 • AndroidViewのfactoryとupdateの挙動の違い • ダークモード対応の色指定をUpdateに
61. © DMM AndroidViewのfactoryとupdateの挙動の違い
62. © DMM 課題は解決した？
63. © DMM 元々の課題 細かい指摘が多くなりがち テストのシナリオケースとテストコードにズレ 細かい部分を見落としがち レビュー時間が大きく取られる レビュー品質がレビュアーに大きく依存 63
64. © DMM 課題への結果 細かい指摘が多くなりがち → CodeRabbitが実施 テストのシナリオケースとテストコードにズレ → CodeRabbitが検知 細かい部分を見落としがち → 違和感をCodeRabbitが検知 レビュー時間が大きく取られる → 一部解決、ロジックや仕様などより重要な部分に時間をかけられる レビュー品質がレビュアーに大きく依存 → 一定のクオリティは担保（要ブラッシュアップ） 64
65. © DMM 完璧？
66. © DMM 改善点 内容が誤っている時がある pushのたびに発火は指摘が多く感じる 人力レビュー中にコード更新が入りやすい →CodeRabbitからの指摘点解消のため 細かい指摘が多すぎるかも？
67. © DMM 今後の話
68. © DMM 今後 チューニングを引き続き実施 　レビュー観点やレビュータイミング 運用ルールの整備 　AIコードレビューと人力コードレビューが被らないように AIコードレビュー以外にもAIの活用目指す（AX戦略）
69. © DMM AX戦略
70. © DMM https://developersblog.dmm.com/entry/2025/04/18/110000 人でやっていた業務の50%をAIに置き換えた（協働）うえで、開発 リードタイムへの変化を観測する 

71. © DMM さいごに Androidアプリ開発にもAIコードレビューを！ CodeRabbitによるコードレビューで生産性が向上 気軽に導入でき、チームやプロダクトに応じた設定が可能 爆速レビューは人・チームを救う 71