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CodeRabbit × MagicPod 共催ウェビナー
バグ削減と開発生産性向上を
実現する AI コードレビュー
CodeRabbit 中津川篤司
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𝕏
自己紹介
中津川 篤司
CodeRabbit デベロッパーアドボケイト
一般社団法人DevRel 代表理事
@goofmint
fb.me/goofmint
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CodeRabbitについて覚えてほしい3つのこと
1. レビューを基本とした、Agentic Change
Management
2.シート単位の定額・OSSは無料
3.レビュイーはもちろん、レビュアーにも有効
coderabbit.ai/ja
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CodeRabbit, Inc.について
1.従業員270名程度（内エンジニアが100名位）
2.ほぼリモートワーク（US、ベンガルールオフィ
スあり）
3.日本支社なし
4.トークンマキシングな企業
https://www.coderabbit.ai/
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Agentic Change Managementとは？
AIエージェントの生成するコード変更を、
• 検証
• 優先順位付け
• 理解
• 承認
• 保守
まで一貫して管理する仕組み
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アジェンダ
1.コードレビューの目的
2.コードレビュー4つの課題
3.バグ削減と開発時間短縮
4.CodeRabbitが支援できる領域
5.CodeRabbitのデモ
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コードレビューの目的
1.バグの早期発見
2.設計・実装方針の確認
3.セキュリティや保守性の確認
4.チーム内の知識共有
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コードレビューの必要性
1.AIは責任を取れない
2.リリース後の手戻りは設計時の30倍とも
3.人員は入れ替えが発生する
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コードレビュー4つの課題
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1. レビュー開始までの待ち時間
1.レビュアーの空き時間までPRが確認されない
2.複数のPRが特定のレビュアーへ集中する
3.開発者が前の作業内容を忘れた頃に指摘が
返ってくる
via Nudge: Accelerating Overdue Pull Requests toward Completio
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2. レビュー内容のばらつき
1.レビュアーの経験や得意分野によって指摘が
変わる
2.同じ問題でも指摘される場合とされない場合
がある
3.忙しさによって確認の深さが変わる
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3. レビュー作業の負担
1.変更内容を理解するだけで時間がかかる
2.命名、例外処理、入力チェックなどの反復的
な確認
3.単純な問題への指摘で、設計や業務仕様の確
認時間が減る
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4. 開発現場で発生しやすい課題
1.案件・チーム・ベンダーによる品質差
2.プロジェクトごとに異なる開発標準
3.プロジェクト途中の増員や担当者変更
4.ドキュメント化されたルールがレビュー時に
参照されない
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レビューと開発生産性向上
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レビューが開発生産性向上に有効な理由
1.バグを後工程で発見すると、調査と修正の範囲
が広がる
2.指摘内容が曖昧だと、開発者が原因を調べる時
間が必要になる
3.レビューが遅れると、PRが長時間滞留する
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開発時間を短縮するために必要なこと
1.問題を早く発見する
2.レビュー開始を早くする
3.指摘理由と修正方法を明確にする
4.修正後の確認を早くする
5.同じ問題を繰り返さない
レビュー時間削減ではなく、レビューの待ち時間と手戻りを削減
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レビューは2つの側面がある
レビュイー
レビュアー
プログラマー
シニアエンジニア
レビューを受ける人
レビューをする人
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レビューは2つの側面がある
レビュイー
レビュアー
プログラマー
シニアエンジニア
レビューを受ける人
レビューをする人
↑ AIコーディングエージェントのレビュー機能はこちら向け
VS Code機能拡張・CLIもこちら
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レビューは2つの側面がある
レビュイー
レビュアー
プログラマー
シニアエンジニア
レビューを受ける人
レビューをする人
↑ 開発生産性を上げるなら、
こちらのサポートが重要
CodeRabbitのPRレビューはこちらも対象
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CodeRabbitが支援できる領域
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CodeRabbitが支援できる領域
1.問題の検出（レビュイー向け）
2.PRの理解（レビュアー向け）
3.レビューの進行（レビュアー向け）
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問題の検出（CodeRabbit Review）
1.条件分岐やロジックの不整合
2.null、空値、境界値の考慮漏れ
3.個人情報や機密情報の不適切な扱い
4.パフォーマンス上の問題
5.例外処理の不足
7.テスト不足
6.認証・認可の問題
8.保守性を下げる実装
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PRの理解（CodeRabbit Change Stack）
1.変更内容の要約
2.変更された処理の整理
3.影響範囲の把握
4.重点的に確認すべき箇所の抽出
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レビューの進行（CodeRabbit Triage）
1.レビューの優先順位の提示
2.最適なレビュアーの推薦
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AIに任せない領域
1.仕様上の例外を許容するか
2.アーキテクチャとして妥当か
3.プロジェクトとしてリスクを受容できるか
4.今後の保守・運用の問題がないか
5.リリースを承認するか
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MagicPodとの連携
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実装計画・レビュー連携
1.CodeRabbit Plan
MagicPodにあるエラー情報から実装計画を作成
2.CodeRabbit Review
MagicPodにあるエラー情報を使い、レビュー
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No content
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エージェント連携
1. チャット
「MagicPodの //の
テストケースの結果を教えて」
2. ループエンジニアリング
毎日2時に以下のテストケースを実行して、結果を教えて
https://app.magicpod.com//
//
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CodeRabbitのデモ
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https://github.com/goofmint/note2web/pull/79
https://app.coderabbit.ai/change-stack/goofmint/note2web/pull/87/layers/1
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まとめ
• コードレビューには待ち時間、属人化、確認漏れ、品質差という課題
• バグの早期発見は、後工程の手戻りと開発時間の削減に有効
• AIコードレビューはPRの理解、問題検出、修正支援、再確認を支援
• 人間は業務要件、設計、リスク、リリース判断に集中