Atsushi Nakatsugawa
March 24, 2025
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Relicは新規事業の創出をドメイン領域とし、アイディア出しからプロトタイプの開発と検証、そして開発から成長に至るまで、一気通貫で新規事業を共創することを強みとしています。特に最近では、生成AIや先進技術を活用した事業を展開するAI Transformation Groupを立ち上げ、これにより新たなビジネスアイディアの創出と実現可能性の検証を行っています。
本記事では、Relic社におけるCodeRabbit導入の経緯と効果について、技術統括部の米田さんとプロダクトディベロップメント事業部の山本さんに話を伺いました。
Relicはスタートアップ支援を数多く手がけています。0〜1/1〜10/10〜100といった各成長フェーズに対して最適な提案と体制を提供しています。業種に関しては特に限定せず、大企業の新規事業からスタートアップまでさまざまな規模の企業に対してサービスを提供しています。
そうした中で、大小さまざまなプロジェクトが社内で展開されており、ガバナンスが効きづらいという課題がありました。約100名のエンジニアが在籍する中、個別のプロジェクトは少人数のメンバーで構成されており、レビュアーが開発者と同じナレッジを持ちづらかったり、レビュー工数の確保が難しい状況でした。
レビューの質が低下してしまうと、開発者が新しい気付きを得る機会が減少するリスクもあります。
「レビューを行えるスキルを持ったエンジニアは限られており、負担が集中してしまうのが課題でした。レビューの質が低下してしまうと、初歩的なミスが見逃されてしまう可能性があります。また、プロジェクトの内容を十分に理解していないと、レビューの効果は十分に発揮できません」
こうした課題を解決するため、RelicではCodeRabbitの導入を検討しました。その目的として、レビューの効率化と質の向上を図りたかったと言います。
「機械的に検出できる部分や、初歩的なミスをCodeRabbitの時点で検出して欲しかったのが導入要因です。エンジニアの負担を減らし、レビューの質の向上を期待しました」
CodeRabbitの導入決定要因として、米田さんは2点挙げています。1点目はセキュリティ面です。Relicでは大手企業との取引が多く、彼らはセキュリティを重視しています。彼らのセキュリティ基準を満たすのは必須です。その点において、CodeRabbitはコードを学習に利用しないといった点や、SOC2などのセキュリティ規格を取得していることから、信頼性が高いと判断しました。
もう1点は導入の容易さです。CodeRabbitは導入が容易であり、すぐに運用が開始できた点も魅力だったと言います。
「開発者の生産性を損なうことなく、迅速にレビューの効率化を図れました」
CodeRabbit導入後の課題について、山本さんはプロンプトのカスタマイズを挙げています。
「初期設定のままではチームのコーディングルールに合わない指摘や、不適切なフィードバックが見られました。そのため、CodeRabbitによるレビューを無視してしまう傾向が生まれてしまいました」
この問題を解決するため、プロンプトのカスタマイズを実施。チームのコーディングルールや設計思想に合わせた指摘ができるように調整しました。また、GitHubのブランチ保護ルールを活用し、CodeRabbitからの指摘を確認しないとマージできないようにも設定しました。こうした改善によって、指摘の有用性が認識されるようになり、スムーズに運用が進むようになりました。
CodeRabbitが運用されることで、Relicではコードレビューの効率化と質の向上が実現されていると言います。
「初歩的なミスの指摘はCodeRabbitに任せて、レビュアーは本来注力すべきロジックや設計部分に集中できるようになりました。また、レビュープロセスが標準化され、チーム全体でのコーディングルールの統一が進んでいます」
Relicでは、新卒研修においてもCodeRabbitを活用しています。新入社員がプルリクエストを提出した際に、CodeRabbitが自動的にレビューを行って、問題点を指摘します。これはプログラミングの基本的なスキルの効率的な習得につながっており、オンボーディングプロセスの効率化につながっているとのことです。
CodeRabbitをうまく運用するための課題として、米田さんは2点挙げています。1点目は、プロンプトのカスタマイズです。
「プロンプトを修正して、その効果を確認する際には再度プルリクエストが必要です。たとえばシミュレータのような機能で、どうレビューが変化するか事前に確認できるとより効率的に調整が行えると考えています」
2つ目は、指摘内容に対する有益性をフィードバックできる機能を挙げています。
「レビューに対して参考になった、または参考にならなかったというリアクションを送れる機能があると、レビューの質が上がると思います」
CodeRabbitは、今後もさらなるレビュー精度の向上と機能追加を通じて、Relicの新規事業開発に貢献していきます。
Relicでは、AI/LLMエンジニアとして、AI/LLMの技術を活用した新規プロダクト開発やプロジェクトの技術設計・実装を担うエンジニアを募集しています。
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