はじめに

AIによるコードレビュー支援が注目される中で、CodiumAI はちょっと毛色の違うアプローチを取っています。
ChatGPTのような対話ベースでもなく、SonarQubeのようなルール中心でもなく、「テストコードの自動生成」や「静的解析をベースにした目的指向のレビュー提案」に強みがあるんですね。

とはいえ、CodiumAIの出力を見て「そのまま使って大丈夫？」と感じることもあると思います。
この記事では、CodiumAIをレビュー支援に使ってみた結果をもとに、どこまでが“得意”で、どこからが“補完すべき”かを整理していきます。

CodiumAIってどういうツール？

CodiumAIは、IDE（VS Code、JetBrains系など）やGitHub上で動作するAIレビュー支援・テスト自動生成ツールです。

特徴は大きく3つあります：

  • 関数ごとの動作意図を推定してくれる
  • 意図に基づいてテストを自動生成してくれる
  • 変更コードの影響や見直しポイントを自然言語で提案してくれる

つまり、単なるコード表面的なチェックだけじゃなく、「この関数は何をしたいのか？」という観点からレビューを始めてくれるんです。

使ってみて便利だったところ

まずは「これは使えるな」と感じた観点から。

1. テストコードの初期生成がとにかく速い

関数を書いたあとにCodiumAIを走らせると、すぐにこのような出力が出ます。

自動生成されたテスト 
@CodiumAI: Based on the function `calculateTax`, here are 3 meaningful test cases:
1. Basic input with 8% tax  
2. Zero income  
3. Negative input (should raise error)

この後、pytestベースで実際のテストコードを自動で貼り付けるところまでやってくれます。
「とりあえず書き始める」ための助走としては非常に有用です。

2. 「こういう観点、見落としてた」系の補助がある

たとえば「ゼロ除算を考慮してますか？」とか「文字列空判定は入ってますか？」といった、
人間でもうっかり見落としがちなテスト観点を先回りしてくれるのはありがたいです。

3. 関数の“意図”を自然言語で教えてくれる

関数にカーソルを当てると、「この関数はこういう目的で書かれています」と説明してくれることがあります。

意図の要約例 
@CodiumAI: This function parses a query string and returns a dictionary of key-value pairs, decoding percent-encoded characters.

レビュー中に「何のためにこれ書いたの？」と思ったとき、これは地味に助かります。

苦手な観点や過信できないところ

一方で、「これだけじゃレビューはできないよな」と感じた点もいくつかあります。

1. テスト自動生成の精度にはブレがある

出力されたテストコードの中には、「assertの意味が浅い」「境界値を全くカバーしていない」といったものも結構あります。

不十分な自動生成例 
def test_add():
    assert add(1, 2) == 3

これだけ書かれても「他のパターンは？」となりますよね。
「網羅性の助走」はできても、「信頼できるカバレッジ」にはならない印象です。

2. 意図の読み取りが誤っていることがある

自然言語による要約はとても便利なのですが、たまに誤解したまま説明してくるケースもあります。

意図の誤解例 
@CodiumAI: This function validates email format using regex.
@Reviewer: 実際にはドメインのブラックリストチェックなので、趣旨がズレています。

つまり、関数の構造から“意図”を推定しているだけなので、設計意図までは踏み込めないということですね。

3. 複雑な条件分岐や依存関係の解析は苦手

  • API呼び出し先のレスポンスによって動作が変わるような処理
  • クロージャやデコレータを絡めた構造
  • テスト対象外の副作用（ロギング、セッションなど）

こういった部分は、生成されたテストコードも表層的で、動作確認に向かないことが多いです。

レビューアー視点でどう使うと良いか？

CodiumAIを「レビュー全体を任せるAI」として使うのは難しいです。
でも、「レビューのヒント集を出してくれるAI」と考えると非常に有用です。

レビューアーがやるべきことはこうです：

  • CodiumAIが出してきたテストケースを精査する
    → カバーしてないケースを自分で追加する。

  • 意図の要約が正しいかをチェックする
    → 「どこまで合ってるか」を基準に、実装と照らし合わせる。

  • 出力されたテストコードを再構成する
    → 書き方やフォーマットをプロジェクトに合わせて整える。

CodiumAIの「提案」はそのままレビューのコメントに転用するのではなく、
レビュアーの判断材料にするのがちょうどいい距離感です。

うまく使うための工夫

実際に使っていて、レビュー時に役立つなと感じた設定や使い方もいくつかあります。

1. PR説明欄に関数の役割を記述しておく

CodiumAIは関数の“意図”を推定しようとするので、コメントやPR文に目的が書かれていると精度が上がります。

### この関数の目的
- 認証時に使用するセッションキーの再生成
- 旧バージョンとの互換性を維持する

この情報を使って、より適切なテストや指摘が出るようになります。

2. 一度出力されたテストを整備してテンプレ化

CodiumAIが書いたコードは「素材」として活用して、自分たちのテストフォーマットに合わせてリファクタしておくと便利です。

Comment 
@Reviewer: CodiumAIが出してきたテストの流れは概ね妥当。  
ただし変数名と構造を我々のチームの型に合わせて修正しました。

3. チームレビュー前に“見落としチェック”として回す

人間の目では気づきにくい境界値や例外ケースを拾ってくれることがあるので、
正式レビュー前のプリチェックツールとしても有効です。

まとめ：CodiumAIは“テスト発想補助ツール”として最適

CodiumAIは、レビューアーの仕事を完全に代替するものではありません。
でも、「その関数ってどんなテストケースが必要だったっけ？」という迷いを解消してくれる道具としては非常に優れています。

レビューアーにとってのCodiumAIの役割は、

  • 考えるきっかけをくれる
  • 見落としを防ぐ補助になる
  • チーム全体の観点を均一化してくれる

といったあたりにあると思います。

「AIがレビューしてくれる」というよりは、「AIと一緒にレビュー観点を見つけに行く」
そういうイメージで使えると、CodiumAIは非常に心強いツールになります。