はじめに
従来の開発では、人間がコードをレビューしていました。しかし、コードを読まない開発では、どうやって品質を担保するのか。その答えが「AIレビュー」です。
従来のコードレビュー
【目的】
- バグの発見
- コード品質の向上
- 知識の共有
【課題】
- 時間がかかる
- レビュアーのスキルに依存
- 主観的な判断が入るAIレビューとは
【定義】
AIに対して「このコードをレビューして」と
依頼し、問題点を指摘させる
【特徴】
- 客観的な視点
- 規約との整合性チェック
- セキュリティ問題の検出
- 高速なレビューAIレビューの実践
レビュー依頼の例
「以下の観点でコードをレビューしてください：
1. CLAUDE.mdの規約との整合性
2. セキュリティ上の問題
3. パフォーマンス上の問題
4. エラーハンドリングの適切さ
5. 仕様書との整合性」レビュー結果の例
【レビュー結果】
1. 規約違反
- 変数名がキャメルケース（userId）
→ スネークケース（user_id）に修正が必要
2. セキュリティ
- SQLインジェクションの可能性
→ プリペアドステートメントを使用
3. エラーハンドリング
- try-catchが不足
→ データベース操作にエラー処理を追加動作確認による品質保証
【コードを読まなくても確認できること】
1. 機能要件の充足
→ 仕様書通りに動作するか
2. エラーケース
→ 異常な入力でどうなるか
3. パフォーマンス
→ 大量データでも動作するか
4. UI/UX
→ 使いやすいか品質保証のフレームワーク
【3段階の品質チェック】
1. AIによる実装時チェック
- 規約に従った実装
- セキュリティ考慮
2. AIによるレビュー
- 規約との整合性
- 問題点の指摘
3. 人間による動作確認
- 仕様通りの動作
- ユーザー視点での確認チェックリスト
□ 仕様書通りに動作するか
□ エラーケースは適切に処理されるか
□ 認証・認可は正しく動作するか
□ パフォーマンスは許容範囲か
□ 規約に従っているか（AI確認）
□ セキュリティ問題はないか（AI確認）まとめ
AIレビューと動作確認を組み合わせることで、コードを読まなくても品質を担保できます。これにより、開発の効率と品質を両立できます。
次回：「既存システムのAI化戦略」