Atsushi Nakatsugawa
April 08, 2026
1 min read
April 08, 2026
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AtCoder NoviStepsは、AtCoderの問題に対する取組み状況を記録しながら、段階的に学習を進めていける非公式サービスです（AtCoder株式会社のスポンサードを受けています）。問題ごとに細かな難易度付けがされていて、自分の実力に合った課題を探しやすく、必要な知識を順に身につけていける設計になっています。回答状況も「AC」「解説AC」「挑戦中」「未挑戦」から選んで記録できるため、解けたかどうかだけでなく、理解の深さまで含めて振り返れるのが特徴です。
競技プログラミングにおける定番のサービスとして、AtCoder Problemsが知られています。AtCoder NoviStepsもその影響を受けながら前述した工夫によって、初心者はもちろん、中級者以上のユーザについても学習が継続しやすく、利用者が着実に実力アップできている実感が得られていると言います。今回はAtCoder NoviSteps開発チームのhiroさんに、運営や開発体制、CodeRabbitの活用状況についてお話を伺いました。
AtCoder NoviStepsは複数人で開発されているプロジェクトです。hiroさんはその中で、主にアプリ開発を担い、仕様提案、技術選定、設計、実装、難易度評価にも関わる立場です。
プロジェクトを始めた当初、hiroさんには、開発そのものに慣れていない中で進めていく難しさを実感していました（現在のようにAIエージェントが一般的ではない時代でした）。公式ドキュメントを読みながら実装しても、その理解や実装方針が本当に正しいのか確信を持ちにくく、不安を抱えたままコードを書く場面が続いていたと振り返ります。これは新しい技術に触れるときの学習コストだけではなく、正しさを自分で十分に判断・検証しきれない感覚とも隣り合わせだったことにも起因するようです。
また、自分の実装だけでなくメンバーのレビューも担当するようになり、レビュー工数そのものがボトルネックの一つになっていました。複数人で進める開発では、品質を保つためにレビューは欠かせません。しかし、その負荷が特定の人に集まると、開発速度にも心理的な負担にも影響します。AtCoder NoviStepsでも、まさにその両面の課題が顕在化していました。
「実装が合っているか確信を持ちきれない不安と、レビューを回し続ける負荷が同時にあったのが課題でした」
CodeRabbitを知ったきっかけは、Xで著名なエンジニアが使っている様子を見かけたことでした。新しいツールを知る入口としては自然ですが、AtCoder NoviStepsでは、単に話題性に反応したのではなく、自分たちの開発課題とも結びつけて受け止めていたのが印象的です。すでに実装の不安やレビュー負荷を抱えていたからこそ、コードレビューを補助するAIサービスが現実的な選択肢として映ったのです。
最初の期待として大きかったのは、軽微な修正ポイントを機械的に指摘してくれれば、レビューする側と受ける側の双方にとって精神的な負荷を下げられるのではないか、という点です。細かな指摘をAIに任せれば、人同士のレビューのやり取りはより本質的な論点に集中しやすくなります。
加えて、オープンソース・プロジェクトでは無料で使え、設定ファイルも簡単に導入できたことが後押しになりました。
「細かい指摘を肩代わりしてくれるだけでもレビュー体験はかなり変わってきたと実感しています」
hiroさんはCodeRabbitを約2年利用する中で、導入直後より精度がかなり高まっていると感じているそうです。実際に、目視のレビューでは見落としていたバグや、セキュリティ上のクリティカルな問題まで指摘してもらえた場面があり、日々の開発において不可欠な存在になっていると語っています。また、指摘をきっかけに公式ドキュメントを参照して理解を深める習慣が強化されているという点も、単なるレビュー補助にとどまらない効果として大きかったようです。
一方で、AIエージェントの進化によって短時間で大きなPull Request（以下PR）を作りやすくなった結果、自動レビューと修正の往復がなかなか収束しないという新たな課題も見えてきました。そこで効いているのが、ローカル環境で使えるCodeRabbit CLIです。AtCoder NoviStepsでは、AIエージェントに要件を伝えて実装させた後、CodeRabbit CLIでレビューし、その結果をAIエージェントに渡して妥当性を判断しつつ、重要度の高いものから修正する流れを組んでいます。
そのサイクルを致命的な指摘がなくなるまで数回繰り返し、最後に得られた汎用的な教訓を設定ファイルとしてAIエージェントに記憶させる運用まで整えています。この工夫によって、PR作成後に発生する自動レビューの往復が従来の3分の1から5分の1程度まで減り、リリースまでの工数短縮につながっています。
「CLIを起点にレビューを前倒しできるようになって、PRを出した後の往復がかなり減りました」
今後CodeRabbitに期待している点として、PRで頻出する指摘の統計情報や有効な対策が見えること、そしてそれをAIエージェントへより効率的に伝える仕組みを挙げています。レビュー結果をその場で直すだけでなく、よくあるミスを次の初期実装にどう反映させるかまでつながれば、開発の前工程そのものが改善されます。
AtCoder NoviStepsで実践しているワークフローは、すでにレビュー結果をAIエージェントへ戻し、その中での学びを設定ファイルに記憶させるところまで進んでいます。だからこそ次に求めているのは、レビュー後の修正だけではなく、よくある指摘と対策を抽象化・構造化して初期実装の品質を引き上げるための仕組みなのです。
CodeRabbitは今後もAtCoder NoviStepsの品質向上に寄与していきます。
