はじめに

Pull Request（PR）を開いたとき、AIが説明文を自動で生成してくれる機能を見かけたことがある人は多いと思います。
GitHub CopilotやCodeRabbitのようなツールでは、変更されたコードを読み取って、概要・目的・影響範囲を自動で記述してくれます。

たしかに便利ではあるのですが、「これそのまま信用していいのかな？」という不安も同時に出てきますよね。
特にレビューアーの立場としては、AIによるPR説明文がレビュー品質にどんな影響を与えるのかを理解しておきたいところです。

この記事では、AIで補完されたPR説明文の実力と限界、そしてレビューアーとしてどう扱うべきかを整理していきます。

AIによるPR説明文補完って何をしているのか？

Gitの差分や追加された関数名、変更されたファイルの構造などから、
「このPRは何をするためのものか」を自然言語で要約するのが、PR自動要約の基本的な仕組みです。

たとえば、以下のようなコード変更があったとします：

+ const MAX_RETRY = 3;
+ function retryFetch(url) {
+   let attempt = 0;
+   while (attempt < MAX_RETRY) {
+     try {
+       return fetch(url);
+     } catch (e) {
+       attempt++;
+     }
+   }
+   throw new Error("Retry limit exceeded");
+ }

これに対して、AIが自動生成するPR説明文は以下のようになります。

### What’s Changed

- Added retry logic to `fetch()` with a max of 3 attempts
- Introduced a new constant `MAX_RETRY` to control retries
- Improved resilience of network requests

このように、差分の中から“やったこと”を構造的にまとめてくれるのがAIによる補完の特徴です。

どんな点で便利なのか？

1. PR冒頭の「概要」が埋まるだけでレビューしやすくなる

レビューアーとしては、まずPRの意図をざっと把握したいんですよね。
AIが自動で「どういう変更か」を簡潔に書いてくれていれば、差分を開く前の段階で概要を掴めるというメリットがあります。

Comment 
@Reviewer: PR説明文に要点がまとまっていたので、差分の読みどころがすぐに見えて助かりました。

2. 書き忘れ・書き漏れを防いでくれる

忙しい開発者ほど、「あ、説明文書くの忘れてた」ということもあります。
自動で初期の文章が埋まっていれば、そこに補足を加えるだけで済むという心理的なハードルの低さも魅力です。

3. 英語プロジェクトでの文章補助にもなる

英語ベースのプロジェクトでは、非ネイティブにとってPRコメントを書くストレスが大きいのも事実。
そういった環境では、AIのサポートがあるだけで作業効率がだいぶ変わってきます。

でも、そのまま使って大丈夫？

ここからが本題です。
AIの出力をそのまま信じると、レビューをミスリードする危険があることも事実です。

1. 実際にやっていることとズレている場合がある

AIが出力する文章は「たぶんこういうことだろう」という推測に過ぎません。
変更の意図や背景を知らなければ、見当違いな説明になることも珍しくありません。

Comment 
@AI: This PR introduces error handling for the login flow.

@Reviewer: 実際にはリトライ機構を追加しただけで、エラー処理自体は既存のままです。

2. 重要な情報が抜けている

変更箇所だけを見て書かれた要約では、設計判断や影響範囲の意図までは読み取れないことが多いです。

  • なぜこの変更をしたのか
  • 別案は検討したのか
  • 他の機能への影響はどうなのか

といった部分は、人間が補完しない限り絶対に書かれません。

3. チームの判断基準と合わない

「この程度の変更なら説明は要らない」「この変更はIssue番号だけでいい」など、
プロジェクトごとにローカルルールがある場合も多いです。

AIが標準的なPR文を出してきても、それがチームの流儀に合わないと逆に違和感になります。

レビューアーとしてチェックすべきポイント

AIが書いた説明文を読むとき、レビューアーとしては以下の観点で確認しておくと安心です。

  • 差分と説明が対応しているか？
  • 設計意図が正しく要約されているか？
  • 影響範囲が明記されているか？
  • 不足している判断材料はないか？
Comment 
@Reviewer: 差分はログ出力追加のみですが、PR説明に「認証機能追加」と書かれており誤解を招きそうです。説明を修正してください。

こうした一言があるだけで、レビュー全体の読みやすさと信頼感が変わります。

開発者側で補完すべき要素

1. 変更理由（Why）

AIは「What（何をしたか）」は書けても、「Why（なぜしたか）」は書けません。
この部分は開発者自身の言葉で補足するしかありません。

2. 代替案の不採用理由

「他の手段も検討したけど、今回はこうした」という判断があるなら、それも簡単に書いておくとレビューしやすくなります。

3. 注意点・リスク・既知の問題

テストのカバレッジが不十分、パフォーマンス影響が未検証、などマージ前に確認したい情報もPR文に含めておくべきです。

## Known Issues

- レスポンス遅延が一部環境で確認されています（本番デプロイ前に再検証予定）

このあたりまで書いてあると、レビューアーは安心してコードだけに集中できます。

チームとしてPR説明のAI補完を活かすには？

PRテンプレートをベースにする

AIが生成する説明文をテンプレート構造に合わせることで、読みやすさと信頼性が向上します。

## 概要（What）
## 背景（Why）
## 影響範囲（Impact）
## 動作確認（Test Coverage）
## 補足事項（Notes）

この構造に沿ってAI出力を整理し、人間が補足するだけでかなり明快なPRになります。

説明文の修正はレビュー時にフィードバックする

AI出力に違和感があった場合、そのまま通すのではなく、説明文にもレビューを入れるようにするとよいです。

Comment 
@Reviewer: 概要の書き方が誤解を招きやすいと感じました。関数リネームではなく、内部実装のロジック変更が本質ですよね。

こうしたレビューが積み重なれば、AI出力＋人間補足の質も自然と上がっていきます。

まとめ：PR説明文の“8割自動化”はできるが、“最後の2割”が肝心

AIによるPR説明の自動補完は、確かに便利です。
とくに「What（何をしたか）」の要約に関しては、人間よりも速くて正確なことすらあります。

でも、「Why（なぜそれをしたか）」と「So what（それによって何が起こるか）」の部分は、
今のところ人間にしか書けません。

レビューアーは、説明文を鵜呑みにせず、

  • 差分との整合性
  • 意図の正確さ
  • 判断材料の有無

を冷静に確認する必要があります。

そして開発者側も、「AIが書いてくれたから終わり」ではなく、
“レビューを助ける”という目的に沿った補足や編集をする習慣を持っておくと、
レビューの質とスピードは両立しやすくなっていくはずです。