はじめに

「GitHub Copilotを使えばレビューいらないんじゃない？」
そんな声を時々耳にするようになりました。

確かに、Copilotはコード補完がとても優秀で、関数の雛形を整えたり、似た処理のリファクタを自動で提案したりもしてくれます。
でも実際にレビューアーとして現場で使ってみると、「レビューと補完って全然別の話だな」と気づく瞬間が多いんですよね。

この記事では、GitHub Copilotの実力を冷静に見ながら、「レビュー支援として何ができて、何ができないのか」をレビューアー視点で整理していきます。

GitHub Copilotは“レビュー”しているのか？

まず根本的な話として、Copilotは「レビュー」そのものをしているわけではありません。

本質的には、

• エディタ上でコード補完を行うツール
• ユーザーの入力に応じて続きのコードやリファクタ案を生成するAI

であって、「このコードは問題があります」といった評価や指摘の役割を担うわけではないんです。

ただし、Copilotが出してくる提案が“それっぽい”ので、見ようによってはレビューっぽく感じられる、というのが混乱の元です。

Copilotがレビュー支援として役立つ場面

それでも、実際の開発現場で「Copilotがレビュー支援になったな」と感じる場面はいくつかあります。

1. ベストプラクティスに沿った補完が入る

たとえばユーティリティ関数を書くとき、Copilotが次のようなコードを補完してくれることがあります。

export function isEmailValid(email: string): boolean {
  const re = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/;
  return re.test(email);
}

このようなケースでは、

• 正規表現のパターンが妥当
• test()の戻り値がbooleanで完結

といった形で、「ありがちなミスを回避する書き方」を提案してくれるんですね。

2. リファクタ観点の気づきをくれる

冗長なロジックを少し書き始めると、「これmapで書けますよ」と言わんばかりに書き換え候補が出ることがあります。

- const result = [];
- for (let i = 0; i < list.length; i++) {
-   result.push(list[i] * 2);
- }
+ const result = list.map(x => x * 2);

これはレビューの中でよく出てくる指摘ですよね。
Copilotが先回りして提案してくれるので、「レビュー前に直しておける」という意味で助かることが多いです。

3. 関数コメントや説明文の補完でレビューしやすくなる

関数名や引数を見て、自動的にJSDocコメントを補完してくれるのも便利です。
レビューアーとしても、コメントがあることで設計意図を読みやすくなるので、地味にありがたい部分ですね。

逆に、Copilotがレビューの役に立たない場面

一方で、「これはレビュー支援とは言えないな」と感じることも多々あります。

1. 間違った提案をそのまま書いてしまう

Copilotの提案はあくまで“予測”なので、正しいとは限りません。

const delay = (ms) => setTimeout(ms);

これ、実は意図した通りに動きません（戻り値はundefined）。
でもCopilotは「雰囲気でそれっぽく」出してくることがあるんです。

つまり、提案があってもレビューアーは精査が必要というわけです。

2. 設計意図や仕様の文脈は考慮されない

たとえばAPIのバリデーション処理をしている関数があったとしても、
「このチェックは仕様で外せない」といった背景まではCopilotにはわかりません。

なので、仕様と照らしたときの整合性チェックやビジネス的な制約の確認は、やはり人間レビューアーの仕事になります。

3. 差分をまたいだ整合性チェックはできない

Pull Request全体を見て、

• 関数の追加と使用箇所の整合性
• ロジックの分岐による影響範囲
• 共通ライブラリとの重複

などを判断するには、全体構造を理解する必要があります。
Copilotは基本的に「現在の行＋周辺」しか見ていないので、このあたりのチェックは苦手ですね。

Copilotとレビューアーの棲み分け方

Copilotを「レビューアー代わり」として使うのは無理があります。
でも、「レビューの負荷を下げる補完係」としては十分に価値があります。

以下のように役割を整理すると使いやすくなります。

Copilotをレビューに活かすには、「手を動かす前の構成案を提案してくれるアシスタント」として捉えるとちょうどいいですね。

実運用上の注意点とTips

1. PR説明文をちゃんと書くとCopilotの精度が上がる

Copilot Chatなどの活用時には、PRやコミットにちゃんと文脈が書かれていると、生成内容の妥当性が上がる傾向があります。
レビュー前提のコードでも、説明の丁寧さがCopilotとの相性を左右します。

2. レビューで“生成されたコードかどうか”を見極める

とくに初心者がCopilotで書いたコードは、「とりあえず出てきたから使った」ケースも多いです。

@Reviewer: この処理はCopilotの提案をそのまま使ったように見えますが、実際の挙動と一致しているか確認済みでしょうか？

こうした観点でレビューコメントを入れると、Copilot使用コードの質が安定しやすくなります。

3. ペアレビューとCopilotの併用もアリ

レビュー前にCopilotで補完 → レビュー中に設計補足を言語化 → 仕上げて再レビュー
というフローがうまく機能すると、レビューの時間を短縮しつつ精度も上がることがあります。

まとめ：Copilotは“レビューの前段”を支援する存在

GitHub Copilotは、レビューアーの仕事を奪うものではありません。
むしろ、レビューの“前段階”を整えるためのサポート役として、とても優秀です。

• 雛形のコードを整える
• コメントや形式を整える
• リファクタを促す

そういった部分でレビューの品質を底上げし、人間のレビューアーが「設計・仕様・文脈」に集中できる環境を作る。
それが、Copilotの最大の貢献ではないかと思います。