はじめに

AIによるコードレビュー支援が広がる中、複数のAIツールを併用する運用が注目されています。
その中でも特に、ChatGPT（大規模汎用LLM）とCodeRabbit（PRレビュー特化型Bot）の組み合わせによるハイブリッド運用が実務的に有効です。

本記事では、これら2つのAIをレビューアー視点でどう使い分け、どう組み合わせて運用するべきかを具体的に解説します。

ChatGPTとCodeRabbitの特徴比較

両者には明確な得意領域の違いがあり、これを活かした役割分担を前提にした設計が不可欠です。

ChatGPTの強み：プロンプト駆動で「意図」を聞き出せる

ChatGPTの最大の利点は、任意のコード・設計方針に対して柔軟に対話できることです。

• 「この設計はSOLID原則に合っているか？」
• 「変更内容を一文で要約して」
• 「このクラスの責務を分離するには？」

こうした曖昧で文脈依存な問いにも対応可能で、レビューアーの視点整理に役立つ補助ツールとして使えます。

@Reviewer: このPRでは2つの責務が同居しています。分割が妥当か、以下のコードをもとにChatGPTに意見を求めてください。

CodeRabbitの強み：PRレビューに即応できる定型指摘

CodeRabbitは、GitHub上でPRが作成・更新されたタイミングで自動的に差分を読み取り、コードの構文・スタイル・命名・可読性に関する指摘を即座に行うツールです。

@CodeRabbit: The function `getData()` lacks a return type annotation. Consider specifying it explicitly.

レビューアーが見逃しがちな単純なミスを補完し、「見落としの防止装置」として機能します。
ただし、意図や背景までは踏み込めません。

ハイブリッド運用における役割分担

ケーススタディ：両者併用でレビューを深める例

PR例：ロール別の権限チェック処理の追加

function isAuthorized(user, action) {
  if (user.role === "admin") return true;
  if (user.role === "editor" && action !== "delete") return true;
  return false;
}

CodeRabbitの指摘（構文・可読性）

@CodeRabbit: Consider using a switch-case or a permission map to simplify multiple role checks.

ChatGPTで意図の再検証

@Reviewer: 上記のような判定ロジックは、将来的にロールが増えた場合に保守性が落ちる。ChatGPTに「このロジックをOCP原則に適合させるには？」と質問して、改善案を得る。

このように、CodeRabbitで形式的指摘を受け、ChatGPTで設計的観点を深掘りする構造を構築できます。

ハイブリッドレビューの構造モデル

ハイブリッド運用の導入ポイント

1. PRテンプレートに意図記載を義務づける

ChatGPTに意味的レビューをさせるには、明示的な変更理由や背景説明が不可欠です。
PRテンプレートに「設計判断の背景」「想定される拡張パターン」などを追加することで、ChatGPTがより適切な指摘を生成できます。

2. CodeRabbitのトリガー範囲を明確に設計

• 「diffのあるファイルのみ対象」といったスコープ設計が重要
• 自動コメントが過多になると、レビュー者の判断が鈍るため調整が必要

3. ChatGPTとの対話を“記録”に残す仕組み

• Copilot ChatやCursorのログをPRに添付する習慣を持つ
• チーム全体で意図共有し、「なぜこの修正をしたか」を説明可能にしておく

まとめ：レビュー運用は“組み合わせ設計”の時代へ

ChatGPTとCodeRabbitの併用は、AIの強みを活かしつつ、人間が担うべき判断領域を明確に分けるという観点から有効です。
特に、レビューアー育成の立場としては以下を意識すべきです：

• CodeRabbitで指摘の見落としを防止
• ChatGPTで設計意図の深掘りを支援
• 最終的な判断と調整はレビューアーが行う

今後のレビュー運用は、「どのAIを使うか」ではなく、「どう組み合わせて使うか」が鍵になります。
レビューアーはその設計者として、AIの特性とレビュー構造のバランスを常に意識する必要があります。