はじめに

「AIがレビューしてくれる時代になった」
そう聞くと、なんだかワクワクするような、不安になるような、そんな気持ちになるかもしれない。

GitHub Copilotがコードを書くようになり、CodiumAIがレビューコメントを提案するようになり、ChatGPTがレビューの観点まで説明してくれるようになった今、
人間のレビューアーって、もう必要ないの？
という問いが、いよいよ現実味を帯びてきている。

この記事では、AIと人間がレビューの現場でどのように役割分担していくべきか、そして「レビュー文化」はこれからどう変わっていくのかを整理していく。

今、現場で起きている変化

まず、AIレビューが実際に使われている現場では、以下のような変化が起きている。

• PRを作った直後に、自動でLLMからのレビューコメントが並ぶ
• 見た目が人間っぽいため、一見「もうレビュー終わってる」ように見える
• 修正提案がそのまま採用されることも増えた
• 一方で、「人間が何をレビューすればいいのかわからなくなる」現象も起きている

これってつまり、レビューの主導権がAIに移りつつあるということ。

でも、そこで手放してしまっていいのか？というのが本記事の問題意識になる。

AIは何をレビューできるのか？

AIレビューが得意なことは、ある程度は明確になってきた。

つまり、「見えるコード」には強いが、「設計や意図」には弱い。
これはツールとしては非常に優秀だけど、文化的な判断には踏み込みづらいという構造でもある。

AIがレビュー文化を「支援」する方向性

支援としてのAIレビュー活用には、以下のような強みがある。

• 初期レビューの自動化：形式的な指摘を先にAIが済ませてくれる
• 教育支援：新人エンジニアに対して、「なぜこの書き方が推奨されるのか」を自然言語で補足できる
• レビュー疲れの軽減：レビュアーが意識すべきポイントを狭めてくれる

これにより、人間のレビューは「設計と意図」に集中できるようになる。
AIが支援することで、レビューの密度が高くなるという方向性は理にかなっている。

では、代替される可能性は？

現実的には、以下の領域では人間が徐々にAIに置き換わっていくと考えられる。

• コーディング規約のチェック
• ESLintレベルの構文指摘
• テストカバレッジ不足の検出
• 明らかなバグパターン（null参照、未初期化など）

逆に、以下の領域では完全な代替は難しいと考えられる。

• 仕様と実装の齟齬の検出
• コードの背景（なぜそうしたか）の理解
• チーム内コンセンサスと設計方針の共有
• 他人の将来の保守性を見据えたフィードバック

コードレビューは「コードを見る」だけじゃなく、人と人の間の認識を揃えるプロセスでもある。
ここは、少なくとも現時点ではAIが担うには不十分だ。

人間とAIのレビュー協働モデル

今後のレビュー文化は、「人間 vs AI」ではなく「人間 × AI」として整理される。

このモデルにおいては、

• AI：静的なチェック・形式的な指摘
• 人間：文脈理解・設計判断・チーム整合性の確認

という棲み分けが自然になる。

文化としてレビューを残すために

AIがいくら進化しても、「レビュー文化」は人間の営みとして残していく必要がある。
それは、チームでソフトウェアを育てていくための会話だから。

レビューコメントは、未来のメンテナーへの手紙であり、設計思想のドキュメントでもある。
その価値を理解しているレビューアーが、AIをうまく活用しながら、レビューの意味を守っていく必要がある。

まとめ

AIレビューの導入は、確実にレビューの現場を変えてきている。
でも、それは「レビュー文化の終わり」ではなく、「レビュー文化の再編成」の始まりかもしれない。

AIにできることはAIに任せる。
でも、コードの背景を読み取り、チームの意図をつなぐレビューは、これからもしばらく人間の仕事であり続けるはずだ。

レビューアーは、AI時代の中でも「問いを立てる力」を手放さないこと。
それが、これからのレビュー文化をつないでいく鍵になると思う。