概要
AIによる開発加速でボトルネック化したコードレビューを、シニアの暗黙知から「言語化された観点の多層ハーネス（仕組み）」へと解体・再構築する手法を説く。
詳細内容
AIがコード生成を劇的に加速させた結果、下流の人間によるコードレビューが開発の停滞を招いています。広木大地氏は、シニアエンジニアの属人的なチェックに頼る運用を「幻想」と指摘し、以下のプロセスによるレビューの再構築を提唱しています。
1. **レビューの解体と言語化**: シニアの頭の中にある確認基準をAIが処理可能な「観点」として書き出す。これにより属人性を排除し、組織の資産とする。
2. **多層ハーネス（スイスチーズモデル）**: セキュリティやロジックなど、特定の観点を複数のAIモデルに並列で担当させ、複数のフィルターを重ねることで単一AIの見落としを多層的に防ぐ。
3. **人間の役割の変化**: 人間は「コードを読んでバグを探す」作業から、AIハーネスに組み込むべき「品質基準の定義」へとシフトする。
観点を言語化し仕組み化できる組織と、シニアの目に頼り続ける組織の間で、開発スピードと品質の格差が今後拡大していくと結論づけています。