Atsushi Nakatsugawa
March 23, 2026
|1 min read
March 23, 2026
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Cut code review time & bugs by 50%
Most installed AI app on GitHub and GitLab
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kubellストレージは、kubellグループの一員として、法人向けオンラインストレージサービスを開発・提供しています 。主力サービスである「セキュアSAMBA」は、ファイル共有や管理を安全かつ効率的に行えるオンラインストレージであり、ITの専門知識がなくても直感的に利用できる操作性を特徴としています 。中小企業を中心に導入が進んでおり、ファイル管理の効率化とセキュリティ強化の実現に寄与しています。
kubellストレージのサービスは、ITツールに不慣れなユーザーでも利用しやすいことを重視して設計されています 。Windowsのエクスプローラーからネットワークドライブのようにオンラインストレージを扱えるクライアントアプリなど、従来の業務フローを大きく変えずにクラウドを活用できる点も特徴です 。
今回は、kubellストレージの開発チームに所属する手塚泰斗さんと江本岳史さんにお話を伺いました。
kubellストレージの開発チームは、社員エンジニア2名と業務委託メンバーを中心に構成されています 。社員エンジニアが中心となってプロダクトの開発を進めながら、フリーランスエンジニアを含めてチーム全体では約10名規模で開発が進められています 。担当領域はWebアプリケーション、バックエンド、Windows向けクライアントアプリ、インフラなど多岐にわたり、少人数で複数領域を担当する体制です 。
また、開発チームはリモートを中心とした体制で運営されています 。メンバーは関東、関西、北海道、九州など全国各地に分散しており、オンラインでのコミュニケーションを中心とした開発が自然な文化として定着しています 。
「もともとバックエンド担当からスタートしましたが、チームの成長に合わせてマネジメントを担うようになりました。現在は開発とチーム運営の両方を見ています」（手塚さん）
CodeRabbit導入前、kubellストレージの開発チームではコードレビューの負荷増加が課題になっていました 。新バージョンの開発が始まった際、海外のオフショア開発を活用して開発体制を拡大したことで、短期間に大量のプルリクエストが作成される状況になりました 。
しかし、レビューを担当する日本側のエンジニアは限られており、レビュー待ちが開発のボトルネックになり始めていました 。多くの開発メンバーからプルリクエストが送られてくる状況では、人手だけでレビューを処理するのは難しくなっていきます 。
さらに、2024年末当時はまだAI開発ツールが一般化する前の時期であり、チームとしてAIをどのように開発プロセスに取り入れるかを模索している段階でもありました 。
「オフショアメンバーが増えてプルリクエストが大量に来るようになり、日本側のレビューがボトルネックになり始めました。それが、AIでコードレビューできないかと考えたのが
最初のきっかけです」（江本さん）
AIコードレビューの導入を検討し始めたものの、当時はまだ選択肢は多くありませんでした 。まずはAIでコードレビューができるツールを調べるところからスタートしました 。
調査の中で見つかったのがCodeRabbitです 。エンジニア向けの記事などで紹介されているのを見て試してみることにしました 。導入もシンプルで、すぐに利用を開始できたことから、そのままチームで採用することになりました 。
「AIコードレビューで調べるとZennの記事などでCodeRabbitが出てきて、とりあえず試
してみようと。導入も簡単だったので、そのまま使い始めました」（江本さん）
CodeRabbitを導入した最大の理由は、設定が簡単で、すぐに効果を確認できたことでした 。プルリクエストに対して自動でレビューコメントが付き、特別な操作をしなくてもAIレビューが自然に開発フローに組み込まれます 。
AIエージェント型のツールとは異なり、開発者が指示を出す必要がないため、チーム全体で利用しやすい点も評価されました 。特に設定も不要でAIレビューが実行されるため、チーム全員が自然にAIの恩恵を受けられる仕組みです 。
「最初のAIツールとしてはすごく導入しやすかったですね。プルリクエストを作るだけなので、チーム全員が自然にAIレビューを使えるようになりました」（江本さん）
CodeRabbit導入後、レビュー工程は大きく変わりました 。AIが最初のレビューを担当することで、基本的な指摘や繰り返し発生する内容を人が行う必要がなくなりました 。
これにより、レビュアーは設計面や重要な判断に集中できるようになり、レビュー負荷が大きく軽減されました 。また、AIによる指摘がきっかけとなり、チーム内で技術的な議論が生まれる場面も増えたといいます 。
運用面では、AIコメントを完全に無視してしまうのを防ぐために、プルリクエストのチェックボックスで「すべて確認した」ことを明示するルールを設けました 。
現在のCodeRabbitは、コード差分のレビューには非常に強いものの、より俯瞰的な設計レビューについては今後の進化に期待しているといいます 。
たとえば、実装されたコードの問題点だけでなく、設計自体の方向性に関する指摘が得られると、さらに価値の高いツールになるのではないかと考えています 。
また、Notionなどに蓄積されたドキュメントや仕様情報と連携し、プロダクトの文脈を理解したレビューができるようにカスタマイズしていきたいと意欲的です 。
「CodeRabbitとの開発体験はとても楽しいです。今後、AIコーディングエージェントによって生産量がどんどん増えていくと思うので、CodeRabbitは開発チームの一員として大事な存在になっていくと感じています」（江本さん）
CodeRabbitは、今後もkubellストレージの開発を支えていきます！
kubellグループでは、バックエンドエンジニアやフロントエンドエンジニアなど、さまざまなエンジニアを募集しています 。詳細は採用情報をご覧ください 。
