

Atsushi Nakatsugawa
September 10, 2025
1 min read
September 10, 2025
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Cut code review time & bugs by 50%
Most installed AI app on GitHub and GitLab
Free 14-day trial
株式会社SalesNowは1,400万件超の企業情報を収録し、法人網羅率100%を誇る日本最大級の企業・組織データベース、AI企業データクラウド「SalesNow」を提供しています。同社では、プロダクト面のAI活用に加えて、社内の開発生産性向上を目的としたLLMやエージェントの導入にも積極的です。
その一環としてAIコードレビューサービスのCodeRabbitを活用し、レビューの標準化と学習の仕組みづくりを進めています。今回はSalesNow社内におけるCodeRabbitの利用状況について、同社エンジニアの@sa9_sha9さんにお話を伺いました。
同社の開発は完全内製で、創業時からフルリモートを文化として定着しています。地理的に分散したメンバーが自律的に動けるよう、非同期コミュニケーションとプルリクエスト中心のフローを重視しています。
体制はアプリケーション開発が6名、データ生成と収集を担うデータチームがフルタイム6名とインターン約4名。さらにデザイナーとPMが加わり、全体で20名ほどとなっています。主要スタックはPythonとReactで、データの信頼性と鮮度を軸に開発を進めています。
CodeRabbit導入前は、ドメイン知識や社内の開発流儀の判断が一部メンバーに集中し、レビュー待ちのボトルネックが発生していました。長く在籍しているからこそ分かる書き方や、過去の経緯に基づいた知見が人に依存し、属人化を招いていました。

技術面では、プログラミング言語の進化に伴う細かな是正を人が指摘していました。たとえばPythonの型ヒントに関する記述の見直しなど、新しい機能に関する指摘ほど、人が丁寧に行う必要がありました。加えて静的解析では指摘が多く、重要度の見極めが難しかったと振り返ります。
「レビューの質は落とさず、人にしかできない判断と機械で代替できる指摘を切り分けたいという課題感が常にありました」
CodeRabbitと出会ったきっかけは、Xのタイムラインでした。実運用の事例も多く確認でき、プルリクエスト(以下PR)を起点に自動で一次レビューが進む点が自社にフィットすると判断したといいます。そこで、まずは@sa9_sha9さんのチームに限定して、小さく使い始めました。
同社では他のAIツールも併用していましたが、PR駆動の自動レビューという仕組みは運用に乗せやすいと感じたといいます。非同期中心のワークスタイルにも自然に溶け込み、導入ハードルが低い点も後押しになりました。
「小さく始めて徐々に広げるという進め方が取りやすく、現場の感触を早く得られました」
SalesNow社が、CodeRabbit導入を決定した要因は以下の3つです。
1. PR作成を起点に自動で一次レビューが実行されること
2. 日本語の自然なコメントと、プロジェクトガイドラインの読込に対応していること
3. レビューの指摘に対してやり取りを重ねることで、自然と暗黙知が体系化されていく体験がとても良かった
自動的なコードレビューは、人の手が空いていなくてもレビューとディスカッションが先行し、手戻りが減る効果がありました。また、一般的なベストプラクティスと社内の流儀を橋渡しできる点も評価しています。
「まずAIに通すことで基本的な抜け漏れを塞ぎ、人は本質的なレビューに集中できるようになっています」
現在はフルタイムとインターンを含む全開発メンバーに権限を付与し、PRを作るとCodeRabbitがレビューするのが当たり前になっています。新しいメンバーにはオンボーディングにて、レビューへの反応と判断のコメント化を周知しています。
この工夫は、非同期な環境ではレビューコメントが放置されているのか、対応不要なものなのかを判別するためです。厳格なルール化はしていませんが、同社では実質的な規範として定着しています。
導入後の効果として、一次レビューの網羅性が上がり、週末に働きたいメンバーも一人でレビューを回せるようになっています。ユニークな意見として、AIのレビューは人だと起こりがちな心理的摩擦が少なく、受け止めやすいとのこと。
「CodeRabbitが一次レビューを行い、人は本質を見るという分担で、速度と丁寧さの良いバランスを得られています」
SalesNow社では、深くCodeRabbitを活用しており、さまざまな要望が上がっているとのことです。
「まず、要件定義やドメインロジックへの踏み込みを強化してほしいです。当社ではAsanaを利用していますが、そこから仕様の文脈をより確実に参照し、実装意図との整合性の確認や、やるべきでない変更の検知まで踏み込めると、より便利になると思います」
他にもクロスリポジトリにおける整合性の強化が期待されています。APIとフロントエンド間ではOAS(OpenAPI Specification)を使っていますが、それでも十分に読み取れていない場合があるとの指摘がありました。
「他にも設定のマージ(組織、リポジトリそれぞれの設定のマージ)や、もっとレポート機能を使いこなしたいと考えています」
CodeRabbitは、今後もSalesNow社のサービス開発をサポートして参ります。
SalesNowでは、Webリードエンジニアやデータエンジニア、バックエンドエンジニア、LLM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。気になる方は、ぜひSalesNow採用情報をご覧ください。