PLAY の AI 活用事例_PRに、 AI がレビュー・理解度クイズ・修正で手を貸す仕組み

Transcript

1. PLAY の AI 活用事例 PR の確認と修正を、 AI が手伝う。 PR を開く AI が確認・修正 PR（プルリクエスト＝コード変更の提案）に、 AI がレビュー・理解度クイズ・修正で手を貸す仕組み 株式会社PLAY 人が判断してマージ
2. WHY Issue からマージまでの流れの課題 コードレビュー：書いたコードを別のエンジニアが確認してから、本番のコードに取り込む仕組み Issue 作者 PR レビュアー マージ 課題 1 Issue の対応 課題 2 PR を出すとき 課題 3 レビュー 直し方は分かっていても、 AI が書いたコードを、 変更の影響範囲を、 小さな Issue ほど後回しに 理解しないまま PR に出す レビュアーが毎回調べる 対策 AI が修正 PR を作る 対策 理解度クイズで確かめる 対策 AI が最初にレビューする そこで、確認と小さな修正は AI に任せ、 人は「理解と判断」に集中する 02 PLAY の AI 活用事例｜ PR のチェックと修正「 play-code-actions」
3. WHAT 3 つの場面で、 AI が手伝う いつ AI がすること 自動レビュー PR を開いたら AI がコードを読んで、指摘コメントを付ける Issue で @play fix と頼んだら 自動修正 Issue：課題チケット AI がコードを直して、修正の PR を作る 理解度クイズ レビューを頼んだら AI が作者に、変更内容のクイズを出す どの場面でも、 最後にマージ（取り込み）を決めるのは人 GitHub App（GitHub に追加して使う拡張機能）として、社内の private リポジトリに入れるだけで使える 03 PLAY の AI 活用事例｜ PR のチェックと修正「 play-code-actions」
4. AUTO REVIEW PR を開くと、数分でレビューが付く PR に付くレビュー イメージ（架空のコード） 変更箇所の外まで読む 使っている場所まで、 AI が探して確かめる 全体のまとめ 総評：変更は妥当。ただし、呼び出し元 1 か所が null に未対応です 行ごとの指摘 大事な指摘から profile.ts 42 | const name = findUser(id).name; 重大度の高い順に絞って投稿する HIGH 呼び出し元が null を想定していない findUser は null を返すようになったが、ここでは確かめずに .name を参照 している 修正案（ボタン 1 つで適用できる） - const name = findUser(id).name; + const name = findUser(id)?.name ?? ''; 04 PLAY の AI 活用事例｜ PR のチェックと修正「 play-code-actions」 別の AI が確かめ直す 重大な指摘は、照合してから出す
5. AUTO FIX Issue で「@play fix」と頼むと、修正の PR が届く draft PR：まだマージできない「下書き」のプルリクエスト。最後は人がレビューしてマージする ① Issue（例） @play fix #42 検索語が空のまま 送信するとエラーになる 空なら送信できないようにしたい ② 自動で修正 ③ draft PR（例） 依頼した人の権限を確認 fix: #42: 検索語が空のまま 送信するとエラーになる Claude がコードを編集 空のときは送信ボタンを 変更を検証 draft PR を作成 無効にし、API でも 受け付けないようにした 最後は人がレビューしてマージ PR の上でも 危ない場所は触らせない 「@play fix <指示>」とコメントすれば、続けて直せる 自動テストの設定などは、AI が変えられない 05 PLAY の AI 活用事例｜ PR のチェックと修正「 play-code-actions」 Draft
6. QUIZ AI が書いたコードを、作者が理解しているか確かめる レビューの前に、作者が変更内容を説明できるか確かめる 出題の例（作例。前ページの #42 が題材） Q. この PR で、API でも空の検索語を受け付けないようにしたの ① レビューを依頼すると出題 はなぜか？ A 画面を通らない API の直接呼び出しも防ぐため B 空の検索は重く、サーバの負荷を下げるため C 画面側の入力チェックを削除したため D エラーを返すと、画面が自動で再送信するため 正解は A（作例） 06 PLAY の AI 活用事例｜ PR のチェックと修正「 play-code-actions」 ② 作者が回答 ③ 全問正解で合格
7. SCREENSHOT 実際の画面： PR と Issue の上で、 AI が動く コードレビュー 理解度クイズ出題 変更内容から 4 択で出題 全問正解で合格 Issue から自動 PR 作成 「@play fix」で頼むと AI が直して draft PR に 07 PLAY の AI 活用事例｜ PR のチェックと修正「 play-code-actions」
8. EASY TO ROLL OUT 全社に広げやすいよう、 GitHub App を入れるだけで動く設計に AI レビューには、リポジトリごとに自動実行の設定（ GitHub Actions）を置く方式もある（例： Claude Code Action） GitHub Actions 方式 GitHub App 方式（ play-code-actions） リポジトリ A リポジトリ B リポジトリ C 実行の設定 実行の設定 実行の設定 API キー API キー API キー リポジトリ A App を入れるだけ リポジトリ B App を入れるだけ ・リポジトリごとに自動実行の設定を追加 ・GitHub App を入れるだけで動く ・API キーなどの認証情報の登録も必要 ・認証情報はサービス側でまとめて管理 ・設定を変えるときも、それぞれ更新 ・サービスを直せば、全リポジトリに届く ねらい： リポジトリごとの準備なしで、全社にすぐ広げられること 08 PLAY の AI 活用事例｜ PR のチェックと修正「 play-code-actions」 リポジトリ C App を入れるだけ
9. ARCHITECTURE 全体像：読む経路と書く経路を分けて動かす 青＝レビュー（読み取りだけ） 赤＝修正（書き込みは別の権限） 紫＝理解度クイズ AI は Vertex AI 経由の Claude 09 PLAY の AI 活用事例｜ PR のチェックと修正「 play-code-actions」
10. SAFETY 社内のコードを、安全に扱う 社内のリポジトリだけ 自社契約の Claude 秘密情報は伏せる 対象は社内の private Claude を、自社で契約している AI に渡す前に伏せ、 リポジトリのうち、 Google Cloud（Vertex AI） 投稿する前にも取り除く GitHub App を入れたものだけ 経由で使う さらに、 別の AI による監査 を重ねて、仕組みを見直し続けている 10 PLAY の AI 活用事例｜ PR のチェックと修正「 play-code-actions」
11. SUMMARY まとめ：任せる範囲を決めて、全社にすぐ届ける 1 最初の確認は AI 2 修正の下書きも AI 3 理解の確認まで 4 入れるだけで全社に このツール自身も、 AI のレビューと自動修正を使いながら開発 している 11 PLAY の AI 活用事例｜ PR のチェックと修正「 play-code-actions」