はじめに

レビューコメントに「言い方のばらつき」を感じたことはないでしょうか？
同じ指摘内容でも、書き手によって以下のように表現が異なることがあります：

• 「〇〇にしましょう」
• 「〇〇を検討してください」
• 「〇〇にしてください」
• 「〇〇が好ましいと思います」

このようなコメントスタイルの差異は、レビューイーの受け止め方に影響し、場合によっては混乱や反発を生むこともあります。
近年、この問題に対してAIの自然言語処理能力を使い、コメントスタイルを整える取り組みが注目されています。

本記事では、レビュー文化の中における“コメントスタイルの一貫性”の意義と、AIを活用することで得られる具体的な利点をレビューアー視点で解説します。

コメントスタイルがレビューに与える影響

1. レビューイーの心理的負荷に直結する

強い表現や命令的な口調は、コードに対する指摘以上に人格否定的に受け止められるリスクがあります。

@Reviewer: これはこう書き直してください。今のままでは駄目です。

@Reviewer: この部分、責務の分離を目的として関数を分ける案もあり得ます。どうでしょう？

受け取り手が誰か、どの立場かによって、同じ指摘でも意味が変わる。この点を無視するとレビュー文化は劣化します。

2. チーム間のスタイル差が文化の分断を生む

複数チームが混在するプロジェクトでは、レビューコメントの書き方が部門や個人ごとにばらつくことがあります。

• Aチームではすべて敬体
• Bチームでは断定的文体＋記号多用
• Cチームでは英語表記が混在

このようなばらつきがあると、レビュー基準そのものが不明確になり、品質保証の観点でも曖昧さが生じます。

AIを活用したコメントスタイル整備のアプローチ

AI（例：ChatGPT）を利用して、以下のような活用が可能になります：

1. コメントの文体変換

プロンプト例：
「このコメントを、丁寧語でレビューイーに配慮したスタイルに書き直してください」

変換前：

この変数名は適当じゃない。もっと具体的に。

変換後：

この変数名は、もう少し具体的な名前にすると処理内容が明確になるかと思います。
たとえば userEmailList のような形はいかがでしょうか？

→ 伝えたい指摘は同じでも、印象がまったく異なる

2. チームポリシーに準じた表現の統一

プロンプト例：
「以下の文を、弊チームの“コメントは提案ベースで行う”という方針に沿って修正してください」

→ 指摘ではなく「提案」として再構成され、受け手の選択肢を残す形に調整可能。

CodeRabbitやCursorに見るスタイル自動化の現状

CodeRabbitの出力例

Function `handleSubmit` has more than 40 lines. Consider breaking it into smaller functions for better readability.

→ 丁寧で中立的、責任の所在を明示しないバランス型

ChatGPTでの再構成例（プロンプト指定）

@Reviewer: `handleSubmit` 関数がやや長くなっているため、読みやすさや責務の分割を目的に一部処理の切り出しを検討してみてはいかがでしょうか？

→ 提案型でありつつ、目的を明示して納得性を高めている

コメントスタイル統一の実務効果

1. レビュー体験の均質化

• レビュイーが「誰からのレビューか」を気にしなくなる
• 指摘内容に集中できる

2. チーム文化の整合性が上がる

• 統一ルールにより、「コメント表現の好み」の議論が減る
• レビュー観点の質的向上にリソースが使える

3. 新人教育・レビュー育成の効率向上

• 「どう指摘するか」を学ぶ負担が減る
• 過去コメントを学習教材にしやすくなる

コメント生成フローとAI整形の役割

実務導入時の工夫と注意点

コメントスタイルポリシーを定義する

例：

• 指摘は命令形ではなく提案形で
• 「〜してください」ではなく「〜してみてはいかがでしょうか？」
• 指摘には理由・目的を添える

→ このポリシーをもとにAIプロンプトを定義することで、AI支援の精度と一貫性が向上

一括変換より「整形候補」を示す運用が望ましい

• コメント文を即変換するのではなく、「整形候補を出す」ようにする
• 人間が最終判断し、意図と合致するかを確認

まとめ：コメント整形は“技術”ではなく“文化”の問題

レビューコメントのスタイルは、技術的な正しさとは別の次元で、チーム文化を作る要素です。
そのスタイルが揃うことは、単なる“見た目”の統一ではなく、以下の効果をもたらします。

• レビューの受け取りやすさの向上
• フィードバックの納得性の向上
• レビュー観点そのものに集中できる環境の整備

AIはこのスタイル整形を属人性なく実施できるツールとして非常に有効です。
レビューアーは、「指摘の中身」だけでなく、「どう伝えるか」までを含めて品質を設計する視点が求められています。