概要
https://zenn.dev/primenumber/articles/dc4c64ebdbc9b2
詳細内容
## AIレビューでインシデントを未然に防ぐ仕組みづくり
https://zenn.dev/primenumber/articles/dc4c64ebdbc9b2
primeNumberは、過去のインシデントからAI自身が継続的に学習する「メモリファイル」をClaude Codeに活用させ、コードレビューにおけるインシデント予防を自動化する仕組みを構築しました。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AIコードレビュー, インシデント防止, Claude Code, メモリファイル, 開発ワークフロー改善]]
primeNumber社は、従来のインシデント再発防止策が「人の記憶への依存」「ドキュメントの肥大化」「CI自動検知の実装コスト」といった課題で形骸化する経験に着目しました。この問題を解決するため、同社はAIエージェント「Claude Code」のメモリファイル（CLAUDE.md）を活用した独自の自動レビューシステムを構築し、過去のインシデントから学習した知見をコードレビューに適用しています。
この仕組みの核心は、Claude Code自身にメモリファイルを更新させる点にあります。具体的な手順として、まず過去のバグを含むPRを選び、Claude Codeにレビューさせます。もし問題が検知されない場合、インシデントの原因をClaudeに伝え、PR内の問題箇所を特定させます。その後、Claudeに対し、そのインシデントを防ぐための観点を「一般化して冗長になりすぎないように」CLAUDE.mdへ追加するよう指示します。更新後はセッションをクリアし、再度同じPRをレビューさせることで、AIが新たな知見に基づいて問題を検知できるか検証します。この反復プロセスにより、CLAUDE.mdは継続的に進化します。
この取り組みがウェブアプリケーションエンジニアにとって重要な理由は、属人化しがちなインシデントの知見をチーム全体で共有し、新メンバーにも自動的に展開できる点にあります。人間の記憶や手動チェックリストの限界をAIが補完することで、再発防止策の実効性が飛躍的に向上します。また、AIの非決定的な性質を理解し、どこをAIに任せ、どこを決定的なスクリプトで実装するかというAI時代のエンジニアリングスキルも磨かれます。構造化されたドキュメントがAIにとって唯一のコンテキストとなる現代において、知識の体系化が直接的に開発生産性向上に繋がるという、エンジニアリングにおける新たな価値観を提示しています。これは、AIを単なる補助ツールとしてではなく、組織の「集合知」を維持・発展させるコアエンジンとして活用する具体的な方法論を示しています。