概要
https://chezo.uno/post/2025-09-19-review-fatigue/
詳細内容
## 最近の人類のレビュー疲れ
https://chezo.uno/post/2025-09-19-review-fatigue/
LLMを活用した開発が増大させるレビュー負荷と質の低下問題に対し、開発者がワークフローを改善し、自己レビューやドキュメント駆動開発で対処する重要性を解説する。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 89/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[レビュー疲れ, LLM開発ワークフロー, ドキュメント駆動開発, 自己レビュー, AIによる生産性]]
近年、LLM（大規模言語モデル）を活用した開発が増えるにつれて、コードやドキュメントのレビューにかかる時間と疲労が急増している問題が提起されている。LLMは出力の量と速度を向上させるものの、必ずしも質が伴わないため、レビュー側には新たな負担が生じているのが現状だ。
特に、レビュー対象がLLMによって生成された、自身の専門外の領域を含む場合に「他人を経由したプロンプティング」が発生し、深い知識を持つレビュワーがLLMの出力と議論することの非効率性が指摘される。また、自身が生成させたコードに対する自己レビューが甘くなる「目が滑る」問題や、LLMが既存の設計を無視して大規模かつ複雑な変更を行う「クソデカコミット」も、レビューの質と効率を著しく低下させている。これは、生成側がスループット最大化を、レビュー側が品質担保を重視するというインセンティブ構造の不一致が主因であり、ウェブアプリケーションエンジニアの日々の生産性とコード品質に直接影響するため、軽視できない問題である。
このレビュー疲れの問題に対し、著者は二つの具体的な対策を提案している。一つは、生成者自身がGitHub上でドラフトPRを用いて、あたかも他人のコードであるかのようにLLM生成コードをレビューすることだ。これにより、レビュワーとしての視点に切り替わり、見落としを防ぐ効果が期待できる。もう一つは「ドキュメント駆動開発」である。LLMに対し、人間が30分程度で実装できるようなタスク粒度で指示を出し、要件定義書、外部設計書、作業計画書をコードと共にコミットする。これにより、レビュー側は実装の意図をドキュメントレベルで把握でき、大規模なコミットであっても設計の妥当性を評価しやすくなり、不毛な手戻りを回避できる。具体的なワークフローとして、Agent modeでドキュメントを作成し、その計画に基づいて段階的にコミットする手法も紹介されている。
LLMの進化は著しいが、その真の価値は人間がいかにワークフローを設計し、LLMの限界と人間の能力を最大限に引き出すかにかかっていると強調されており、AI時代の開発におけるレビュー負荷と品質維持のバランスを取る上で、これらの実践的な示唆は極めて重要である。