AIコードレビューとは？メリットやおすすめツール、企業の活用事例を徹底解説
- 自社のIT業務に生成AIを導入・活用したい人
- コードレビューの効率化や自動化に関心がある人
- チーム全体の作業効率を改善したい管理職
みなさん！人手が回せない「コードレビュー」はAIに任せる時代が到来しています！
生成AIの発展・普及にともない、ソースコードの作成や解説が一部自動化できるようになった昨今。コードレビューを自動化してくれるツールも次々と登場していて、すでに国内のIT企業でもその導入・活用が進んでいるんです！
当記事では、そんなAIによるコードレビューを徹底解説。そのメリット・デメリットから、具体的なツールや企業導入事例までを余すところなくお伝えしていきます。
完読いただくと、国内企業共通のお悩み「IT人材不足」について、解決の糸口が見つかる……かもです。
ぜひぜひ、最後までお読みくださいね！
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
AIコードレビューの概要
作成者以外のスタッフにソースコードを検証・フィードバックしてもらう作業「コードレビュー」に、新たな手法が登場しています。それがAI（人工知能）を活用した「AIコードレビュー」です。
このAIコードレビューは、生成AI（なかでも、LLM / 大規模言語モデル）や従来型の機械学習などなど、各種AI技術を使ってコードレビューを自動化するソリューションの総称。より具体的には、以下の手法を含んでいます。
- ソースコードの構造・文法を実行なしで検証して問題を検出する「静的解析」
- 過去のソースコードと比較して問題を洗い出す「パターン認識」
- LLMによる「ソースコードの改善案生成」
- LLMによる「レビュー結果の要約・説明」
このAIコードレビューなら、人間ですら見逃す問題を一瞬で検出したり、初級エンジニアの補佐・教育を自動化したりといったことが可能。生成AIの台頭以降、国内外問わず企業での導入が進んでいます。
AIコードレビューの仕組み
AIコードレビューは、人間のレビュー作業を補助するために、ソースコードの解析・静的解析・大規模言語モデル（LLM）の自然言語処理・開発環境との自動連携といった複数の仕組みを組み合わせています。
この仕組みを「解析の流れ」「静的解析とLLM」「開発環境との連携」という3つの観点から見ていきましょう。
ソースコードを解析する流れ
AIコードレビューは、まずリポジトリにあるソースコードを読み込み、コード構造や記述パターンを解析します。エラーやバグの可能性がある箇所を見つけるだけでなく、可読性や保守性といった観点から改善点を抽出するのが特徴です。
レビューはプルリクエストやコミット時に自動で実行されるケースが多く、開発者は指摘をすぐに確認して修正できます。これにより、手動でレビューする前に問題点を洗い出せるため、効率的に開発を進められます。
静的解析とLLMによる自然言語処理
AIコードレビューでは、静的解析と大規模言語モデル（LLM）の自然言語処理を組み合わせてコードを検証します。
- 静的解析とは、プログラムを実行せずにソースコードを調べる手法です。変数の未使用やメモリリークの可能性、コーディング規約違反など、定型的なエラーや品質課題を効率的に検出できます。従来から存在する技術ですが、人間の判断に頼る部分が大きいため、改善提案までは難しいという限界がありました。
- LLMの自然言語処理は、その弱点を補います。AIはコードの文脈や意図を推測し、リファクタリングの提案や「変数名が不明瞭」「処理が冗長」といった人間に近いレビューコメントを生成できます。これにより、従来の静的解析ツールよりも柔軟かつ実践的なフィードバックが可能になっています。
GitHubやCI/CDとの連携イメージ
AIコードレビューは、開発環境とシームレスに統合される点も強みです。たとえばGitHubやGitLabでは、プルリクエストを作成すると自動でAIレビューが走り、指摘内容がコメントとして表示されます。
さらにCI/CDパイプライン（ソフトウェア開発からリリースまでの流れを自動化する仕組み）に組み込めば、コードを本番環境へデプロイする前にAIレビューを必ず通過させるフローを構築できます。これにより、問題の早期発見と修正が可能となり、リリース後の不具合リスクを大幅に減らすことができます。
従来手法比でのAIコードレビューのメリット
まずは、従来の人力で行うコードレビューと比べたときの、AIコードレビューのメリットについて5点ご紹介します。以下、詳しくみていきましょう！
人手不足・負担の軽減
AIを使った自動コードレビューは、ITの開発現場における人手不足・負担を軽減してくれます。具体的にAIコードレビューなら、基本のエラーチェックからコード改善案の生成、レビュー内容の説明までコードレビューの作業全般を代行・自動化可能。加えて、24時間体制で稼働できるため「ひとり情シス」等、IT人材不足が慢性化している一般企業に大きな恩恵をもたらしてくれそうです。
作業時間の短縮
人の手でソースコードのエラーチェック・改善を行う場合、数時間〜数日単位の作業時間が必要でした。
対して、AIコードレビューなら、同様の作業内容がものの数分程度で完了してしまいます。人間によるダブルチェックは必要ですが、それでもコードレビューにかかる作業時間を大幅に短縮できるでしょう。
加えて、LLMによるAIコードレビューの場合は、ソースコードの変更点を自然言語で説明・要約して作成者や他のスタッフに引き継ぐところまで自動化が可能。そして、余剰分の人手はより高度な業務に回せるため、開発にかかるトータルの作業時間まで短縮が目指せます。
レビューの属人化解消・画一化
AIとくにLLMによるコードレビューの場合、高いITスキルを持った人材に依存（属人化）することなく、ソースコードの検証が可能となります。さらにRAGを使えば、企業内のレギュレーション / ベストプラクティス / 過去のソースコード…etc.を参照した上での自動コードレビューが実現。各人のスキル・ノウハウを問わず、画一的なコードレビューが行えるでしょう。
初歩的なミス・ケアレスミスの軽減
膨大なソースコードを学習したLLMによるAIコードレビューの場合、初歩的な記述ミスや見落としがちな問題も高精度で検出可能。たとえ膨大なソースコードであっても、集中力を切らさずに、以下のような初歩的なミス・ケアレスミスを発見してくれます。
- 変数の宣言忘れ
- 関数の細かな記述ミス
- 無限ループ
- 例外処理漏れ
…etc.
AIコードレビューのあとに、人間によるダブルチェックも行うことで、確実にソースコードのエラーがなくせそうです。
エンジニアのスキル向上
LLMによるAIコードレビューなら、エラー検出にとどまらず、チャット形式でのコードの提案・解説・フィードバックも行えます。初級エンジニアは自身が書いたコードについて、即時でフィードバックが受けられるため、効率的にITスキルが磨けるでしょう。また、LLMならではの他人視点かつ多角的なフィードバックは、上級エンジニアのさらなるスキルアップにも貢献してくれそうです。
なお、コード生成AIについて詳しく知りたい方は下記の記事も合わせてご確認ください。
従来手法比でのAIコードレビューのデメリット
続いては、従来の人力で行うコードレビューと比べたときの、AIコードレビューのデメリットについても2点だけお伝えします。以下、LLMならではの「ハルシネーション」から詳細をどうぞ！
ハルシネーションのリスク
AIとくにLLMによるコードレビューには、抜け漏れや誤ったフィードバック（ハルシネーション）が含まれることもあります。なかでもメジャーではない言語やニッチな要件、複雑な処理を含むソースコードの場合は、一層の注意が必要です。適宜、「AIコードレビュー後のダブルチェック」など、人力での対策を徹底しましょう。
利用時の制限やコスト
LLMを使ったAIコードレビューの場合、検証・添削するソースコードの長さ（＝トークン数）に応じて、制限や従量課金があります。要件・目的に応じて、コンテキストウィンドウ（＝入力できるトークン数）が大きいモデルや無料で使えるオープンソースモデル等、LLMを使い分けるとよいでしょう。
なお、生成AI全般のリスクについて詳しく知りたい方は下記の記事も合わせてご確認ください。
AIコードレビュー用のツールおすすめ5選
ここからは、AIコードレビュー機能を備えたツールについて、おすすめのものを5つご紹介します。以下、オープンソースのものから詳細をみていきましょう！
PR-Agent（Qodo Merge）
「PR-Agent（Qodo Merge）」は、Codium AI（Qodo）が送るLLM搭載のAIコードレビューツール。こちらはLLMを自前で用意するオープンソース版とCodium AI（Qodo）からLLM込みで使えるWeb版とがリリースされています。（※1）
このPR-Agent（Qodo Merge）の魅力としては……
- GitHubやGitLabのPull Request（PR）と連携可能
- 自然言語でソースコードのレビュー / 改善 / 質問…etc.を提供
- オープンソース版はGPTやClaudeのほかLlamaにも対応、ローカル環境上でセキュアに運用可
以上のとおり。その他詳細は、下表のようになっています。
| 詳細 | |
|---|---|
| 搭載AIモデル | ・GPTシリーズ ・Claudeシリーズ ・Cohere社のLLM ・Llamaシリーズ |
| サポート言語 | Python…etc. |
| 連携先 | ・GitHub ・GitLab ・Bitbucket ・Azure DevOps |
| おもな機能 | ・セルフホスト ・コード形式でのコード説明 ・自動レビュー ・コードの提案 ・チェンジログの更新 ・類似の課題検索 …and more！ |
| 料金プラン | 【オープンソース版】 無料 【Web版】 Developer：無料 Teams：月額19ドル（年払いで月額15ドル） Enterprise：ASK |
PR-Agent（Qodo Merge）は、さまざまなユースケースに合わせて導入できるのが一番の魅力でしょう。
GitHub Copilot
GitHubが送るLLM搭載のコーディングアシスタント「GitHub Copilot」も、有料のEnterpriseプラン限定ではありますが、AIコードレビュー機能を備えています。（※2）
このGitHub Copilotの魅力としては、以下のとおりです。
- GitHubやVS Codeなど、メジャーな開発環境を幅広くサポート
- OpenAIのフラッグシップモデル「OpenAI o1 / o1-mini」にも対応
- チャット形式でコードの提案・解説が可能
GitHub Copilotの詳細については、下表をご覧ください。
| 詳細 | |
|---|---|
| 搭載AIモデル | ・GPT-4o ・Claude 3.5 Sonnet ・o1（有料限定） ・o1-mini（有料限定） |
| サポート言語 | C# / Go / Java / JavaScript / Markdown / Python / Ruby / TypeScript |
| 連携先 | ・GitHub ・VS Code …etc. |
| おもな機能 | ・チャット形式でのコード説明 ・コード候補の提供 ・コードレビュー ・Pull Requestへの変更内容追記（Enterprise限定） ・ストレージ（500MB〜） |
| 料金プラン | Free：無料（コードレビュー不可） Team：月額4ドル Enterprise：月額21ドル |
なお、GitHub Copilotについて詳しく知りたい方は下記の記事も合わせてご確認ください。
Code Rabbit
「Code Rabbit」もLLM搭載のAIコードレビューツールになります。（※3、4）
Code Rabbitの魅力は……
- ユーザーからのフィードバックを学習
- GitHubのPull Request上で、コードの変更内容とその影響の要約・説明を提供
- Azure OpenAI / AWS Bedrock / Vertex AI…etc.に対応しており、幅広いLLMが選択可能
このようになっていて、その他詳細は下表のとおりです。
| 詳細 | |
|---|---|
| 搭載AIモデル | ・GPTシリーズ ・Geminiシリーズ ・Claudeシリーズ …and more！ |
| サポート言語 | Python…etc. |
| 連携先 | ・GitHub ・GitLab ・Azure DevOps |
| おもな機能 | ・セルフホスト ・Pull Requestの要約 ・コード変更提案 ・チャット形式でのコード説明 |
| 料金プラン | Free：無料 Lite：月額12ドル Pro：月額24ドル |
Amazon CodeGuru Reviewer
クラウド大手AWSからも、AIコードレビューツール「Amazon CodeGuru Reviewer」が登場しています。（※5、6、7）こちらはセキュリティ上の問題の検出に特化していて、その魅力は下記のとおりです。
- セキュリティ脆弱性の検出に特化
- セマンティックな（コードの意図を捉えた）分析が可能
- AWSだけでなく、GitHubやBitbucketもサポート
なお、Amazon CodeGuru Reviewerの詳細については下表もご確認ください。
| 詳細 | |
|---|---|
| 搭載AIモデル | N/A |
| サポート言語 | Java / Python |
| 連携先 | ・AWS CodeCommit ・Bitbucket ・GitHub ・GitHub Enterprise Cloud ・GitHub Enterprise Server ・Amazon S3 |
| おもな機能 | ・自動コードレビュー |
| 料金プラン | 従量課金制 最初の10万行：10万行あたり10ドル 追加の10万行：10万行あたり30ドル 同一リポジトリでの2回目以降：10万行あたり10ドル |
以上、Amazon CodeGuru Reviewerは他のAIコードレビューツールとの併用にうってつけ。凡ミス・ケアレスミスの検出はLLM系のコードレビューツールに任せつつ、セキュリティ対策はAmazon CodeGuru Reviewerで行うといった使い分け方ができそうです。
CodiumAI
近年注目されているAIコードレビューツールのひとつが「CodiumAI」です。こちらはコードレビューに加えてテストコードの自動生成が得意で、レビュー精度と開発効率を大きく高められるのが特徴となっています。その魅力は下記のとおりです。
CodiumAIrの魅力
- コードの文脈を理解し、AIが自動でテストを提案・生成
- バグ検出だけでなく、リファクタリングの改善案も提示
- IDE（VS Code、IntelliJなど）に直接統合可能
なお、CodiumAIの詳細については下表もご確認ください。
| 詳細 | |
|---|---|
| 搭載AIモデル | 独自LLM＋外部モデル連携 |
| サポート言語 | Python / Java / JavaScript / TypeScript / C# ほか |
| 連携先 | VS Code / JetBrains IDE / GitHub ほか |
| おもな機能 | ・自動コードレビュー ・ テストコード生成 ・リファクタリング提案 |
| 料金プラン | ・無料プランあり ・有料（チーム利用向けプラン） |
以上、CodiumAIは単なるレビュー支援にとどまらず、テスト生成までカバーするオールインワン型のAIツールです。レビュー精度を高めつつ、テスト作成にかかる工数を大幅に削減できるため、他のAIコードレビューツールと比べても一歩先を行く存在といえるでしょう。
AIコードレビュー導入の流れ
AIコードレビューを効果的に活用するためには、ツールを導入するだけでなく、開発フローに適切に組み込むことが重要です。以下の4ステップを踏むことで、スムーズな導入と運用が可能になります。
ツール選定（既存の開発環境との相性を見る）
まずは、チームの開発環境に合ったAIコードレビューツールを選定します。
サポートしているプログラミング言語や、GitHub・GitLabなどのリポジトリとの連携可否を確認することが大切です。すでに利用しているCI/CDパイプラインに組み込めるかどうかもチェックポイントとなります。
導入準備（リポジトリやCI/CD連携設定）
ツールを選んだら、リポジトリやCI/CD環境と接続し、レビューが自動で走るように設定します。プルリクエスト時にAIレビューが実行されるようにすれば、開発者は即座にフィードバックを受け取ることが可能です。
実運用（レビュー指摘と人間レビューの組み合わせ）
実際の運用では、AIが指摘した内容を人間のレビューと組み合わせることが重要です。AIが検出したバグや冗長なコードの改善提案を参考にしつつ、設計意図やビジネスロジックの確認は人間が担当することで、バランスの取れたレビュー体制を構築できます。
定期的な改善（AIモデルのアップデートを反映）
AIコードレビューの精度は、モデルのアップデートや設定調整によって向上していきます。定期的に利用状況を振り返り、誤検知や不足があればツールの設定を改善しましょう。
クラウド型サービスの場合、AIモデルの更新が自動で行われるため、常に最新の精度で利用できるのもメリットです。
AIコードレビューの企業活用事例3選
最後に、国内企業におけるAIコードレビューツールの活用事例を3つお届けします。まずは、DMM.com Groupでの事例から詳しくみていきましょう！
DMM.com Group
「DMM.com Group」のプラットフォーム開発本部では、複数サービスのソースコードを単一のGitHub Repositoryで管理するにあたってPR-Agentを導入。（※9）初回のコードレビューをPR-Agentに任せることで、「凡ミス・ケアレスミスの検出率UP」「Pull Request上でのレビュー内容の共有を自動化」などの成果を挙げています。
株式会社キカガク
「株式会社キカガク」は、Code RabbitによるAIコードレビューを活用しています。（※10）こちらも初回のコードレビューをAIに任せており、わずかながらも業務効率化が実感できているそう。玉石混交ではありますが、実用的なコードレビューが得られたとのことです。
株式会社リセ
契約書AIレビューツール等を手がける「株式会社リセ」も、初回のコードレビューにCode Rabbitを活用しています。（※11）こちらでは当初、新人エンジニアのスキルUPを目的としてAIコードレビューを導入していたのですが、ベテランからもレビュー内に対する好評の声が上がっていたそう。結果として、3ヶ月の試験運用後もAIコードレビューが社内に定着しています。
なお、システム開発全般での生成AI活用事例について詳しく知りたい方は下記の記事も合わせてご確認ください。
AIコードレビューよくある質問
「AIコードレビュー」で効率化とスキルUPを両立！
当記事では、注目を集める「AIコードレビュー」について、そのメリット・具体的なツール・企業活用事例をお届けしました。以下にてもう一度、AIコードレビューのメリットを振り返っていきましょう！
- 人手不足・負担の軽減
- 作業時間の短縮
- レビューの属人化解消・画一化
- 凡ミス・ケアレスミスの軽減
- エンジニアのスキル向上
生成AIの進歩にともない、AIコードレビューでも人力でのコードレビューに近いフィードバックが得られるようになってきています。その証左として、すでに国内でも実際の業務にAIコードレビューを活用している企業が続々登場中。今後、AIコードレビューは「IT人材不足の救世主」となってくれるかもしれません。
最後に
いかがだったでしょうか？
AIコードレビューの導入が、IT人材不足や属人化の課題解消をどのようにサポートできるのか…さらに深く知りたい方は次の一歩を踏み出してみてください。
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80％削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント
などの開発実績がございます。
生成AIを活用したプロダクト開発の支援内容は、以下のページでも詳しくご覧いただけます。
➡︎株式会社WEELのサービスを詳しく見る。
まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
➡︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。
「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。
セミナー内容や料金については、ご相談ください。
また、サービス紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。
- ※1：CodiumAI PR-Agent: An AI-Powered 🤖 Tool for Automated Pull Request Analysis, Feedback, Suggestions and More!
- ※2：GitHub Copilot コード レビューの使用
- ※3：CodeRabbit
- ※4：GitHub – coderabbitai/ai-pr-reviewer: AI-based Pull Request Summarizer and Reviewer with Chat Capabilities.
- ※5：高価なコードを探す — Amazon CodeGuru Security – AWS
- ※6：Amazon CodeGuru Reviewer
- ※7：高価なコードを探す — Amazon CodeGuru 料金表
- ※8：SonarQube を使用したコード品質、セキュリティ、静的分析ツール | Sonar
- ※9：AIによるコードレビュー “PR-Agent” を導入した効果と課題について
- ※10：【Code Rabbit】AI コードレビューを導入してみた – キカガク プラットフォームブログ
- ※11：AIコードレビュー「Code Rabbit」を導入してみた｜Lisse Developers
【監修者】田村 洋樹
株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。
これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。
