はじめに

「レビューコメント、AIが代わりに書いてくれたらいいのに」
そんな声に応えるように登場したのが、CodeRabbitです。

GitHub上でPull Requestを開くと、差分コードを自動で読み取り、AIがレビューコメントを付けてくれる。
まさに“自動レビュー”と呼ぶにふさわしい体験ができるツールです。

ですが、実際に使ってみると「これは助かる」「これはちょっと無理がある」という両面が見えてきます。
この記事では、レビューアーの視点からCodeRabbitを評価し、どこまで任せてよいか、どう補完すべきかを整理していきます。

CodeRabbitってどんなツール？

まずは基本から。

CodeRabbitは、GitHubと連携する形で動作するPull Request特化型のレビュー自動化ツールです。
PRを開くと自動的に差分が取得され、それに対するコメントがLLM（大規模言語モデル）ベースで生成されます。

UML Diagram

現場での典型的な流れはこの通り。
CodeRabbitはコメントの“たたき台”を作ってくれる役割を担っています。

実際に使ってみて：できること

使ってすぐにわかるのは、「これは便利だな」と感じる場面がちゃんとあること。
具体的には、次のような観点に強さがあります。

1. 明らかな構文ミスや不備の検出

  • ifやforの書き方の不統一
  • ログ出力や例外処理の抜け
  • 不要な変数や使っていない引数

こういった「目で見ればすぐわかるけど、見落としがち」なタイプの指摘を、自動で拾ってくれるのはありがたいです。

不要変数の指摘例 
@CodeRabbit: 変数 `tempList` は定義されていますが使用されていません。削除を検討してください。

2. コメントスタイルの統一提案

コメントの文体や改行ルールなど、スタイル的な改善案も出してくれます。
プロジェクト内でルールが緩いとき、一定の指針として機能することも。

3. 一貫性・命名に対する注意

  • 他と比べて命名だけ浮いている
  • 型が曖昧で混乱しそう

こういった違和感ベースの指摘も一定の精度で拾ってきます。
ただし、ここからは「できないこと」との境界線も見えてきます。

これは苦手そうだな、と感じたところ

実際に使い込んでいくと、「あ、これはまだAIでは難しいな」という場面もたびたび出てきます。

1. 設計意図の誤解

状況に応じて意図が分かれる例 
function calculatePrice(userType: string, basePrice: number): number {
  if (userType === "premium") {
    return basePrice * 0.9;
  }
  return basePrice;
}

このコードに対して、CodeRabbitが

Comment 
@CodeRabbit: 定数値 `0.9` は意味が不明瞭です。マジックナンバーの代わりに定数を使用してください。

と指摘してくることがあります。
たしかに一般的な観点では正しいのですが、「ここは仕様上0.9と明記するのが要件なんだよね」というケースもあるんですよね。

つまり“正しさの基準が文脈依存のとき”に、AIが誤解したコメントを出す可能性があるという点は意識しておいたほうが良いです。

2. “意図的な例外”を見抜けない

わざとパフォーマンスを犠牲にして、わかりやすさを優先しているようなコードにも、
「ここは非効率です」といったコメントがついてしまうケースがあります。

レビューアーとしては、「これは意図的だ」と判断できても、AIにはまだ難しいことが多いですね。

3. テスト戦略やモジュール構造には踏み込めない

テストコードに対しては、

Comment 
@CodeRabbit: `assert`の前に説明コメントがあると読みやすくなります。

といった“見た目の改善”は出してくれるのですが、
テスト戦略の全体設計やテストケースの網羅性のような観点には対応できていません。

このあたりは完全にレビューアー側の領域ですね。

良い活かし方：CodeRabbitをどう使うか

CodeRabbitを単なる“おまかせツール”として使うのはもったいないです。
むしろ“レビューの準備を整えてくれるツール”として考えると、現場での使い勝手が大きく変わります。

たとえば：

  • コメントのたたき台として使う → あとは人間が肉付けすればいい
  • 見落とし防止のセーフティネットに使う → 単純なうっかりミスは拾ってくれる
  • チーム全体で指摘粒度を合わせるための基準に使う
コメント補足例 
@Reviewer: CodeRabbitの指摘内容には同意。ただ、この部分は意図的に分岐を重ねて実装しているため、現状維持で問題ないと判断しました。

このように「AIとレビューアーの共同作業」という位置づけで活かしていくのが、今のところ最適解だと思います。

設定やプロンプトで挙動はかなり変わる

CodeRabbitは裏でChatGPTなどのLLMを使っているため、プロンプト（入力指示）や設定によってかなり出力内容が変わります。

例えば：

  • @CodeRabbit:strict → 厳しめの指摘が増える
  • @CodeRabbit:brief → 簡潔なコメント中心になる
  • PRの説明欄を丁寧に書いておく → コメントの精度が上がる

実務で活用するなら、プロンプト設計やPRテンプレートとの連携を工夫すると、ずっと安定して使えるようになります。

まとめ：レビューアーの立場はどう変わるか？

CodeRabbitを使うと、「レビューコメントをゼロから書く」手間がかなり減ります。
でも、「コメントの判断と補足」は依然としてレビューアーの仕事です。

  • 指摘の背景を理解できているか？
  • 指摘が誤っている場合、どう訂正するか？
  • 指摘が足りない場合、どこを自分で補足するか？

このあたりをちゃんと考えられるかどうかが、AIレビューを使いこなせるかどうかの分かれ目になると思います。

便利なだけじゃなく、レビューの質を落とさずに効率化する。
そのための武器として、CodeRabbitはかなり有力な選択肢になってきています。