AI が Approve する開発フロー / How AI Reviewers Accelerate Our Development

AIコーディング現状確認会 2026福岡
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Transcript

1. AI が Approve する開発フロー 財津大夏 (@zaimy) GMOペパボ株式会社 技術部データ基盤チーム 2026.02.25 AIコーディング現状確認会 2026福岡 logo
2. 自己紹介 財津 大夏　ZAITSU Hiroka GMOペパボ株式会社 技術部データ基盤チーム シニアエンジニア 自社データ基盤の開発/運用 二児の父, スバルのファン 13サービスの事業会社 Google Cloud と AWS Python と SQL データ分析も少し
3. AI をレビューフローに導入した背景 レビュー待ちがボトルネックに データ基盤チーム：エンジニア 2 名 AI が実装した PR が増加して人間のレビューが追いつかない レビュー待ち時間が開発サイクルの遅延要因に 統制上許容される PR は AI の Approve でマージ可とした AI が Author、人間が Author + Reviewer、AI が Reviewer レビューの自動化で開発速度を向上 GitHub Copilot code review と Claude Code Action を試してみた 3
4. GitHub Copilot は導入が簡単 GitHub Copilot code review 便利な点 PR の Reviewer に Copilot を指定するだけ リポジトリの Ruleset で自動レビューも可能 課題 PR の要約だけでそもそもレビューをしてくれないケースも多い カスタムインストラクションを指定できるが、指示に従わないケースが多い 現時点ではインストラクションでどうにかすることは難しそう。進化に期待 4
5. GitHub Copilot code review のレビュー例 When reviewing pull requests in this repository, focus on the following: - Verify that the implementation resolves the issue or requirement described in the pull request. - Suggest better approaches based on general software engineering and programming best practices. - Identify any security concerns. - Ensure the changes align with the repository's `CLAUDE.md` and `README`. - Write all review comments in Japanese. 5
6. Claude Code Action はレビューの質が高い Claude Code Action 便利な点 文脈を理解して人間が指摘・提案しそうなレビューをしてくれる 必須で変更すべき点, あると望ましい点 論理も一定程度しっかりしている 複数リポジトリを横断してコンテキストに持てる プロンプトと CLAUDE.md でカスタマイズ性が高い 課題（というほどでもない） モデルの実行基盤とワークフローの用意が必要 6
7. Claude Code Action のレビュー例 7
8. GitHub Copilot code review と Claude Code Action 両方試してみた結果 観点 GitHub Copilot code review Claude Code Action 導入の容易さ PR のレビュアーに指定するだけ モデルの実行基盤とワークフローの用意が必要 レビュー精度 typo などは指摘できるが文脈理解は限定的 そもそもレビューしてくれないケースも 文脈をよく理解した指摘・提案が可能 リポジトリ横断 単一リポジトリのみ 複数のリポジトリを参照可能 カスタマイズ性 インストラクションを指定可能だが限定的 プロンプトと CLAUDE.md で調整可能 他の用途で導入済みの Claude Code Action をレビューにも採用 8
9. AI Reviewer 導入の効果 マージまでの時間が5分の1に短縮 PR の作成からマージまでの時間の中央値 Claude がレビューした PR: 約31分（n=36） 人間がレビューした PR: 約2時間42分（n=111） 1日あたりの PR マージ数 Claude によるレビューの導入前: 5.2PR/日 Claude によるレビューの導入後: 7.3PR/日 CI 高速化や issue の構造化など、AI 前提の工夫も重要 9