レビューAIに“書いてはいけないコード”を判定させるとどうなるか

はじめに

「AIに“これは書くべきでないコードか？”を聞いて判断する」

そんな運用が一部の現場で始まっています。ChatGPTをはじめとするAIレビュー支援ツールに、NGパターンや禁止設計の判定まで任せる試みです。

しかし、果たしてその判断は信頼して良いのでしょうか？
本記事では、「これは書いてはいけないコードか？」というレビュー判断をAIに任せることの危うさと、レビューアーが補完すべき観点を明確化します。

まず前提として、ChatGPTやCodeRabbitのようなAIは、「これは書いてはいけない」という判断を行う際に、以下のような前提を持っていません：

つまり、AIの「これはNGです」は、汎用的なコーディングパターンの傾向に基づくものにすぎません。

AIは「よくあるアンチパターン」には反応できますが、「このプロジェクトで許されない設計判断」を知ることはできません。

await fetchData();
await fetchConfig();
await fetchUser();

Comment

@AI: These calls could potentially be parallelized for better performance.

const onClick = () => {
  if (user.balance > 100000) {
    navigate("/admin-panel");
  }
};

Comment

@AI: Consider separating business logic from UI handlers.

レビューアーにとって重要なのは、コードの存在そのものではなく、“それが文脈として妥当かどうか”です。

try {
  doSomething();
} catch (e) {
  // 処理なし
}

ChatGPTは「例外を握り潰している」と正しく指摘しますが、開発者があえて握り潰す選択をした場合には話が変わります。

Comment

@Developer: この例外、業務上ユーザーには通知しない設計になっています。ログ出力だけにしてます。

Comment

@Reviewer: 了解しました。`console.error()`など最低限のトレース出力だけ入れておくと、障害時に分析しやすくなります。

こうした意図との突合・妥当性判断はAIにはできません。

## 技術的NG構造（例）

- localStorageを業務ロジック内で使う（環境依存）
- API呼び出しを非同期チェーンせず順に並べる
- Redux以外の状態管理を混在させる

これをChatGPTに「このコードは上記のNG構造にあたるか？」と聞くことで、AIの精度を補完付きで運用できる。

AIの指摘は意図がわかりづらいため、レビューアーが補足することで判断が明確になる。

Comment

@Reviewer: このロジックは将来的にカテゴリ追加時の拡張を阻害する構造になっています。今のうちに `switch-case` ではなく `Map` 構造に置き換えておいた方が安全です。

AIは「よくあるアンチパターン」に強くても、「プロジェクト固有の禁止構造」や「文脈上のNGコード」の判断には弱い。
そのため、レビューアーは以下のような軸を持ち続ける必要があります。

コードが「ダメ」かどうかを決めるのは、構文でもルールでもなく、設計と意図の整合性です。
レビューアーはその整合性を判断する“設計の通訳者”であり、AIが入り込めない領域に立っています。

AIに「NGかどうか」を聞くのではなく、“なぜこれは許容できるか？”を説明できるレビュー”が、今後ますます重要になります。