AI はソフトウェア開発ライフサイクルを一変させました。チームは今、エージェントの速さでコードを生成していますが、ライフサイクルのほかの部分は、人の作業速度を前提としたプロセスのままです。
AI 活用の成熟度が上がるにつれ、チームは段階ごとに異なるボトルネックに直面します。エージェントが書いたコードのレビュー、先にマージすべき変更の判断、変更が実際に何をするかの理解、そして出荷後のソフトウェアの継続的なリスク監視です。AI による生産性向上を実現するには、ライフサイクルのすべての段階でエージェントを活用できるようにする必要があります。
CodeRabbit は、まさにそれらのボトルネックを一つ残らず解消するために設立されました。コードレビューから始めたのは、チームが最初に直面するボトルネックだからです。その出発点から、AI によるソフトウェア検証ツールという、まったく新しいカテゴリーが生まれました。
本日、AI による変革がどれほど広がり、私たちのカテゴリーがどれほど急速に成長しているかを示す節目をお伝えします。CodeRabbit の年間経常収益は、わずか1年余りで1,000万ドルから1億ドルに成長しました。
現在、2万社を超えるお客様と40万人の月間アクティブユーザーが、コードベースのレビュー、トリアージ、変更の説明、セキュリティ確保に CodeRabbit を利用しています。平均的なチームは、CodeRabbit 導入前の2倍のペースでソフトウェアを出荷しています。エンジニアリングチームは毎週300万件を超えるプルリクエストを CodeRabbit に通しています。これまでに CodeRabbit は、コードが本番環境に到達する前に修正すべき問題、バグ、脆弱性を1億件以上検出してきました。
コード生成は安くなった。判断はそうではない。
コーディングエージェントは、プルリクエストのあり方を根本から変えました。まず件数が増えています。追跡対象となったユーザー群では、週あたりの PR 数が前年比128%増加しました。PR は大きく、読みにくくもなっており、エージェントによる変更は、人が読んで理解できる範囲を超えていることも珍しくありません。それでもエンジニアには、エージェントが生成するのと同じ速度で、すべての PR を検証することが求められています。
多くのチームは、コードを読む工程を省くことで対応しています。2026年6月の New Relic の調査では、テクノロジー部門のリーダーの62%が、自社チームは AI が生成したコードを一行ずつレビューせずに本番環境へ出すことがよくあると回答しました。
私たちは、速度のために品質を犠牲にするというトレードオフを受け入れません。エンジニアリングチームがソフトウェアを出荷できる速度は、それを信頼できるようになる速度に制約されます。エージェントが人の判断よりも速く変更を生み出すなら、判断もその規模に対応する必要があります。
これからの10年のエンジニアは、日々コードを書くことに時間を費やすのではありません。意図と基準を定め、何を出荷するかを判断するアーキテクトになります。エージェントが生み出す規模では、人がすべての変更を一行ずつ判断することはできません。だからこそ、エージェントが生成する速さで、各 PR をチームの基準に照らして検証する AI のレイヤーが必要です。そして、その AI のレイヤーを、コードを書いたエージェント自身が担うことはできません。
バグや既知の悪いパターンを探すことは、今や PR を検証する作業のごく一部です。コードの大半をエージェントが書くようになると、より難しい問いは、目的や会社に適したコードかどうかです。チームの基準に従っているか。アーキテクチャは健全か。重複や肥大化はないか。そして、リリースのたびに得た学びを、エージェントに求めることへ反映できているか。
自社のエンジニアが書いていないコードを信頼する
CodeRabbit は、急成長する AI ネイティブ企業にも、規制のある業界で長年事業を営む組織にも利用されています。Dialpad は、AI を活用した顧客コミュニケーションプラットフォームを5万社以上に提供しています。Questrade Financial Group は、管理資産が1,000億カナダドルを超えるカナダの金融機関です。両社は、AI が書いたコードを信頼することについて、同じ結論にたどり着きました。
「私たちは AI を事業とし、エンジニアも毎日 AI を使って開発しています。だからこそ、コードの生成が難しい部分だったわけではないと分かっています。難しいのは、それを信頼することです。コードを書いたモデルに、そのコードを出荷してよいかどうかを判断させるつもりはありません。CodeRabbit はすべての変更を独立した立場でレビューし、何をする変更なのか、どの程度のリスクがあるのかを伝え、マージ後も監視を続けます。エンジニアは人が必要な判断に時間を使い、私たちはより大きな確信を持って、より多くを出荷できます。」
Brian Peterson、Dialpad 共同創業者兼 CTO
「どのように書かれたかにかかわらず、私たちはすべての変更に同じ基準を適用します。CodeRabbit は、何かを出荷する前に、一貫性のある独立したレビューを提供してくれます。そのため、各チームは自分たちに最も適した方法で AI を活用できます。」
David Wieler、Questrade Financial Group 最高 AI 責任者
セキュリティもコード品質の一部になった
今年、品質の定義はセキュリティを含むものへと広がりました。攻撃者は今、これまで見たこともないコードにエージェントを向け、低コストかつ大規模に脆弱性を見つけて悪用できます。対抗するには、同じ種類のエージェントを自分たちのコードに向け、先にその脆弱性を見つけることです。
10月、私たちは最先端モデルをソフトウェアのセキュリティワークフローに直接組み込む OpenAI Daybreak Defense Network に参加し、OpenAI の GPT Cyber モデルを CodeRabbit Secure に導入しました。また、あらゆる組織やオープンソースプロジェクトに無料の Deep Scan を提供するため、100万ドルを拠出しました。プログラム開始から10日間で、2,700以上の組織が13,000回を超えるスキャンを実施しました。これらのスキャンは、重大度がクリティカルまたは高の検出結果を43,000件を超えて報告し、スキャンしたリポジトリの3つに1つで少なくとも1件が見つかりました。そのうち約1万件の脆弱性は、すでに修正されています。
エージェントがどこで作られても、独立したレビューを
最先端のコーディングエージェントを開発する企業は、現在、自社のプラットフォームで CodeRabbit を提供しています。5月には Anthropic の Claude Marketplace で提供を開始し、9月には主要パートナーとして OpenAI Marketplace に参加しました。どちらも、お客様が既存の利用契約額を CodeRabbit に充て、請求を一本化できる仕組みです。10月には SpaceX Super Intelligence Partner Network の認定パートナーとなり、Grok Build Plugin Marketplace で提供を開始しました。そして今週、CodeRabbit は Google Antigravity Plugin Marketplace に登場しました。Antigravity がコードを書き、CodeRabbit がレビューし、Antigravity が指摘を修正するところまで、同じエージェントのループで行えます。いずれの取り組みも、各社が提供するエージェントの隣に CodeRabbit を置き、エージェントの成果物を検証する独立したレイヤーとして機能させるものです。
そのレイヤーは、特定のモデルからも独立している必要があります。私たちのレビューパイプラインはモデルに依存せず、1月には、すでに利用していた最先端モデルに加え、NVIDIA のオープンモデル群 Nemotron を導入しました。
使命を果たす長い道のりの節目
売上は遅行指標です。1億ドルという数字が表しているのは、世界中のすべてのエンジニアリングチームが、思い描く速さでソフトウェアを出荷できるよう支援するという、より大きな使命への進捗です。この節目には、今年、何千ものエンジニアリングチームが下した決断が反映されています。コードを生成するのと同じ速さで検証し、それを可能にする存在として CodeRabbit を信頼するという決断です。
より良いソフトウェアを、より速く出荷したいとお考えなら、次のプルリクエストで CodeRabbit をお試しください。セットアップは2クリックで完了し、無料で始められます。
