外観検査AIのアダコテックがCodeRabbitで実現する、AI時代のコードレビュー

機械学習からWebまで幅広い開発を支えるコードレビュー

アダコテックでは機械学習やアプリケーション、Webサービス、ハードウェアなど幅広い領域を開発しています。そして、CodeRabbitも複数領域において利用中で、特に開発頻度の高いWebやUIで活用されています。

導入前はエンジニア同士でレビューしていましたが、AIコーディングの利用が広がるにつれ、細かなミスやエラーハンドリングの抜けを人だけで確認し続ける負担が課題になっていました。

「大きな変更をまとめてPRにすると、人間が全部を見るには限界があります。そこをAIで補えないか、という感覚はありました」（伊部さん）

レビューの網羅性に驚く

同社がCodeRabbitを導入したのは2025年1月。社内でAI関連のツールを継続的にチェックしていたメンバーからCodeRabbitの存在が共有され、「やってみよう」という流れで利用を開始しました。

実際に使い始めて印象的だったのが、レビューできるコード量の多さでした。大きなPRを作成すると、多数のレビューコメントが返ってきます。人間であれば変更量が増えるほど確認できる範囲にも限界がありますが、CodeRabbitでは変更が大きくても細かなポイントまでレビュー対象になります。

伊部さんも、誤字脱字のような細かな問題だけでなく、人間では抜けがちなエラーハンドリングについても指摘が返ってくる点が印象に残ったと振り返ります。

「レビューがしっかり返るからこそ、大きなPRではなく、小さく分けて出した方がいいんだと感じました」（伊部さん）

個人差をなくし、チーム全体でAIを使えることが導入の決め手

導入時には、CodeRabbitを含む3〜4種類のコードレビューサービスを比較しています。そのなかで大きかったのが、個人ではなく会社全体で同じようにAIレビューを利用できることでした。

それは、当時はAIツールを積極的に活用する人と、ほとんど使わない人の差が広がっていた点にも関係しています。GitHubと接続すれば全員が利用できるCodeRabbitは、チーム全体の開発生産性を底上げするという目的に合っていました。

また、CodeRabbitは定額制であり、コスト管理しやすかった点も導入時のメリットとして挙げています。

「会社として使う以上、『いくらかかるのか』が分かることも重要です。利用コストを予想しやすい点は助かっています」（瀧瀬さん）

増えるPRを支えるCodeRabbitと、指摘を無視しない運用

現在はAIコーディングエージェントの利用が一般的になり、一人あたり週20〜30件ほどPRを出すケースもあります。そのため、同社では細かなコード確認はCodeRabbitに任せ、人は機能面を中心に確認しています。

運用開始時には、指摘された内容には「対応するか、コメントを返す」というルールを設けました。不要な指摘が繰り返される場合も放置せず、フィードバックして改善する運用を続けています。

「指摘に対してフィードバックを行うことで、次回以降のレビューに反映されるようにしています。そうすることで、徐々に適切な指摘だけ行われるようになっています」（瀧瀬さん）

レートリミットの分かりやすさと新機能の活用に期待

今後の改善点として挙げたのが、レビューのレートリミットです。ダッシュボードで利用状況は確認できますが、どの基準で制限されるのか分かりにくく、PR上でも確認できると使いやすいという意見があります。

また、長く利用するなかで、新機能を追い切れなくなっているともいいます。同社では、継続的に追加される機能を把握し、現在の開発フローに取り入れながら、CodeRabbitをさらに活用していきたいと積極的に取り組んでいます。

CodeRabbitは今後もアダコテックの開発現場を支えてまいります。