Deep Researchによる調査レポート

GitHub ActionsでLLMを用いたPull Request自動レビュー手法の比較

概要

GitHub Actionsを活用し、GitHub CopilotやAnthropic Claudeなどの大規模言語モデル（LLM）を用いてプルリクエスト（PR）の自動レビューを行う手法を比較します。

それぞれの方式における設定方法、システムプロンプトの記述方法、レビューの粒度、対応言語、コスト、セキュリティ対策、実運用の注意点などを網羅的に整理しました。

比較表

1. GitHub CopilotによるPR自動レビュー

特徴

• GitHubのUIからPRレビューを有効にすると、PR作成時にCopilotが自動レビューコメントを生成。
• GitHubの「コードレビュー」機能に統合されており、別途YAMLなどの設定は不要。

システムプロンプトの設定方法

• エンタープライズプランでは、自然言語でコーディングガイドラインを設定可能。
• 例：「すべてのJSファイルでは2スペースインデント」「エラー処理を忘れずに実装」など。

事前設定

• 利用プラン：Copilot for Business または Enterprise。
• リポジトリ設定画面 → Rulesets で「Pull Request Review」にCopilotを追加。

対応言語

• GitHubがサポートする主要言語すべて。
• MarkdownやYAMLもレビュー対象となる。

レビュー粒度

• PR内の変更行に対するインラインコメント。
• さらにPR全体に対する要約コメント。

コスト

• 月額固定（例：$10〜）。
• 「高度な機能（プレミアムリクエスト）」として月間上限あり（PRレビュー1件 = 1リクエスト）。

セキュリティ

• GitHub内で完結。APIキー等不要。
• PRにレビューコメントを残すのみで、コード修正や自動Push等は行わない。

2. Anthropic ClaudeによるPR自動レビュー

特徴

• AnthropicのClaude APIを使い、GitHub Actions上でLLMにPRレビューを依頼。
• コメントや修正提案を含めたレビューをPRに投稿可能。
• GitHub Appを経由することで、Fork PRにも安全に対応。

システムプロンプトの設定方法

- uses: anthropics/claude-code-action@beta
  with:
    anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
    prompt: "Please review this PR for code quality, bug risks, and security issues."