リモート開発を支えるAIレビュー。kubellストレージのCodeRabbit導入

課題：少人数チームで増え続けるプルリクエスト

CodeRabbit導入前、kubellストレージの開発チームではコードレビューの負荷増加が課題になっていました。新バージョンの開発が始まった際、海外のオフショア開発を活用して開発体制を拡大したことで、短期間に大量のプルリクエストが作成される状況になりました。

しかし、レビューを担当する日本側のエンジニアは限られており、レビュー待ちが開発のボトルネックになり始めていました。多くの開発メンバーからプルリクエストが送られてくる状況では、人手だけでレビューを処理するのは難しくなっていきます。

さらに、2024年末当時はまだAI開発ツールが一般化する前の時期であり、チームとしてAIをどのように開発プロセスに取り入れるかを模索している段階でもありました。

「オフショアメンバーが増えてプルリクエストが大量に来るようになり、日本側のレビューがボトルネックになり始めました。それが、AIでコードレビューできないかと考えたのが最初のきっかけです」（江本さん）

ネットの記事で見つけたAIコードレビュー

AIコードレビューの導入を検討し始めたものの、当時はまだ選択肢は多くありませんでした。まずはAIでコードレビューができるツールを調べるところからスタートしました。

調査の中で見つかったのがCodeRabbitです。エンジニア向けの記事などで紹介されているのを見て試してみることにしました。導入もシンプルで、すぐに利用を開始できたことから、そのままチームで採用することになりました。

「AIコードレビューで調べるとZennの記事などでCodeRabbitが出てきて、とりあえず試してみようと。導入も簡単だったので、そのまま使い始めました」（江本さん）

導入の決め手は「すぐに使えたこと」

CodeRabbitを導入した最大の理由は、設定が簡単で、すぐに効果を確認できたことでした。プルリクエストに対して自動でレビューコメントが付き、特別な操作をしなくてもAIレビューが自然に開発フローに組み込まれます。

AIエージェント型のツールとは異なり、開発者が指示を出す必要がないため、チーム全体で利用しやすい点も評価されました。特に設定も不要でAIレビューが実行されるため、チーム全員が自然にAIの恩恵を受けられる仕組みです。

「最初のAIツールとしてはすごく導入しやすかったですね。プルリクエストを作るだけなので、チーム全員が自然にAIレビューを使えるようになりました」（江本さん）

AIが最初のレビューを担当するようになった

CodeRabbit導入後、レビュー工程は大きく変わりました。AIが最初のレビューを担当することで、基本的な指摘や繰り返し発生する内容を人が行う必要がなくなりました。

これにより、レビュアーは設計面や重要な判断に集中できるようになり、レビュー負荷が大きく軽減されました。また、AIによる指摘がきっかけとなり、チーム内で技術的な議論が生まれる場面も増えたといいます。

運用面では、AIコメントを完全に無視してしまうのを防ぐために、プルリクエストのチェックボックスで「すべて確認した」ことを明示するルールを設けました。

設計レベルのレビューにも期待

現在のCodeRabbitは、コード差分のレビューには非常に強いものの、より俯瞰的な設計レビューについては今後の進化に期待しているといいます。

たとえば、実装されたコードの問題点だけでなく、設計自体の方向性に関する指摘が得られると、さらに価値の高いツールになるのではないかと考えています。

また、Notionなどに蓄積されたドキュメントや仕様情報と連携し、プロダクトの文脈を理解したレビューができるようにカスタマイズしていきたいと意欲的です。

「CodeRabbitとの開発体験はとても楽しいです。今後、AIコーディングエージェントによって生産量がどんどん増えていくと思うので、CodeRabbitは開発チームの一員として大事な存在になっていくと感じています」（江本さん）

CodeRabbitは、今後もkubellストレージの開発を支えていきます！

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