概要
https://speakerdeck.com/shibukazu/quan-zi-dong-kodorebiyunomeng-shi-ji-nihuo-yong-sareruaikodorebiyunoshi-xian-nixiang-kete
詳細内容
## 全自動コードレビューの夢 〜実際に活用されるAIコードレビューの実現に向けて〜
https://speakerdeck.com/shibukazu/quan-zi-dong-kodorebiyunomeng-shi-ji-nihuo-yong-sareruaikodorebiyunoshi-xian-nixiang-kete
LayerXがAIコードレビューの実用化を目指し、厳格なツール選定基準に基づきGreptileを導入し、チーム全体でAIを「育てる」運用戦略を構築した。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIコードレビュー, 開発ツール選定, Greptile, コードベース解析, AI導入戦略]]
LayerXは、AIコードレビューを先行導入したものの、チーム固有の規約やプロダクト知識の欠如、ノイズの多さから実際の開発現場で活用されない課題に直面。この経験を踏まえ、「実際に活用されるAIコードレビュー」の実現を目指し、ツールの再選定と浸透に向けた取り組みを共有した。同社は、妥当なコスト、カスタム指示によるプロダクト知識付与、コードベース全体を考慮したレビュー、学習によるレビュー能力向上、ロックイン回避という5つの厳格な基準を設け、PR-Agent、GitHub Copilot、Greptileを比較検討した。
この比較の結果、Greptileの採用を決定した最大の理由は、コードベース全体をインデキシングし、依存関係まで考慮した高精度なレビューが可能な点、そして明示的なフィードバックに基づく強化学習でレビュールールを自動生成・改善できる点にある。これにより、過去のAIレビューツールが抱えていたプロダクト知識の欠如やルールメンテナンスコストの課題を根本的に解決できると評価した。
導入後の浸透策としては、詳細なドキュメント読み合わせ会を通じて各プロダクトチームに「Greptile大臣」を配置し、ベストプラクティスを共有。さらに、日本語対応やレビュー閾値の調整でAIレビューへの抵抗感を軽減し、「AIレビューツールは全員で育てる」という文化を醸成するため、積極的なフィードバックを推奨した。本事例は、LLMの進化を真に開発プロセスに統合するために、具体的なツール選定基準を設け、AIをチーム全体で継続的に「育てる」運用戦略がいかに重要かを示唆している。