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AI時代におけるコードレビュー
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✅ 1. AIは完璧ではない
- 誤ったロジックや非効率な実装をすることがあります。
- 型の不一致や境界条件の見落とし、非同期処理のバグなど、ぱっと見で気づきにくい不具合が潜む可能性があります。
- 特に業務ロジックやドメイン知識を伴う場合、AIの提案はコンテキストを外しがちです。
✅ 2. チームの合意形成と保守性の確保
- コードのスタイルや設計方針がチームのルールやアーキテクチャ方針と一致しているかを確認する必要があります。
- 例えば「Fatなコンポーネントは禁止」「Service層に業務ロジックを集約する」など、AIはこうした暗黙知を持っていないため、レビューが必要です。
✅ 3. セキュリティ・パフォーマンスの観点
- AIが生成したコードは、安全性やパフォーマンスに関する配慮が欠けることがあります。
- SQLインジェクションやXSS、リソースリークのようなリスクを見つけるには人の判断が必要です。
✅ 4. 開発者の学習・ナレッジ共有
- 他人（この場合AI）のコードをレビューする過程で、技術や設計への理解が深まります。
- AIが生成したとしても「なぜこの実装になっているのか」を言語化することは、チームにとって学習の機会になります。
✅ 5. 責任の所在と品質担保
- 自動生成されたからといって「誰も責任を取らない」状態は避けるべきです。
- 最終的にコードがデプロイされる以上、その品質に対して責任を持つ人間のレビューが必要です。
🔍 まとめ：AI + 人の協働が前提
AIがコードを書くのは、作業の加速であり、判断の代替ではありません。
コードレビューは、「コードを読む力」と「設計・運用上の妥当性を判断する力」を養う貴重なプロセスであり、AIの補完者としての人間の役割を果たす上で、今後ますます重要になります。