ソフトウェア開発の現場において、コードレビューにかかる時間やレビュアーの負担は大きく、開発スピードを低下させる要因になることも少なくありません。
そこで近年注目を集めているのが、AIを活用した自動コードレビュー。
AIがプルリクエストを瞬時に解析し、潜在的なバグの指摘や修正案の提示を行ってくれるため、開発チーム全体の生産性が飛躍的に向上するんです！
本記事では、AIコードレビューツールが求められる背景や代表的なツールの紹介に加え、実際にツールを導入して3つの検証を行った結果をお届け。
チームの課題解決に向けたツール選びの参考にしてみてくださいね！
🏃♀️Yoomは開発関連業務を自動化できます
システム開発の現場では、コードレビュー以外にもタスク管理やコミュニケーションツールへの通知など、細かな付帯業務が数多く発生します。
Yoomは、
- コードレビュー依頼があったら、担当者に通知
- レビュー完了をタスク管理ツールに反映
このような定型作業をノーコードで簡単に自動化できるので、レビューの依頼漏れや確認遅れを防ぐ効果が期待できるんです！
[Yoomとは]
Yoomを活用すれば、エンジニアが本来集中すべきコーディングや難易度の高い設計作業に専念できる環境が整い、チーム全体の開発パフォーマンスの底上げにもつながるでしょう。
開発関連業務をサポートする自動化フローボット
フォームで送信された内容でChatGPTでコードを生成し、GitHubにPull Requestを作成する
試してみる
■概要
開発チームでは、フォームで受けた依頼内容をもとにコードを作成し、GitHubへPull Requestを作成する、といった定型的な作業が発生することはないでしょうか。この一連の作業は手動で行うと工数がかかり、依頼者と開発者の双方にとって負担になりがちです。このワークフローを活用すれば、フォームに内容を入力するだけで、ChatGPTがコードを生成し、GitHubへのPull Request作成までを自動化でき、開発業務の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
- GitHubを利用した開発プロセスにおいて、定型的なコード生成やPR作成を効率化したいエンジニアの方
- 開発チームの生産性を向上させたいと考えているプロジェクトマネージャーやチームリーダーの方
- 非エンジニアからの開発依頼をフォームで受け付け、初動対応を自動化したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- フォーム送信を起点に、コード生成からPull Request作成までが自動化され、手作業にかかる時間を短縮できます。
- 依頼の受付フローが統一されるため、依頼内容の抜け漏れを防ぎ、開発業務の標準化と属人化の解消に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、ChatGPTとGitHubをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでフォーム機能を選択し、コード生成の依頼内容を入力する「GitHub Pull Request作成フォーム」が送信されたらフローが起動するように設定します。
- 続いて、オペレーションでChatGPTのアクションを選択し、フォームで受け取った内容をもとに、コードを生成するように設定します。
- 最後に、GitHubのアクションを選択し、ChatGPTが生成したコードの内容で、指定のリポジトリにPull Requestを作成するように設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- このワークフローでChatGPTをご利用いただくにあたり、OpenAIのAPIが利用可能な有料プランへのご契約が事前に必要です。
- ChatGPTのAPI利用は、通信時に使用されるトークン量に応じた従量課金制です。そのため、API利用時にお支払いが正常に行える状態でなければエラーとなりますのでご注意ください。
GitHubでIssueが作成されたら、AI解析で不足情報をTelegramに通知する
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■概要
GitHubでのIssue管理において、新規Issueが作成されるたびに内容を確認し、情報が不足していないかチェックするのは手間がかかる作業ではないでしょうか。特に多くのIssueが飛び交う開発現場では、この確認作業が開発のボトルネックになることもあります。このワークフローを活用すれば、GitHubで新しいIssueが作成された際に、AI機能が自動で内容を解析し、不足している可能性のある情報をTelegramへ通知するため、Issue管理の効率化と迅速な対応を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- GitHubを利用し、Issue管理の効率化を目指す開発チームの方
- Issueの情報不足による手戻りを減らしたいプロジェクトマネージャーの方
- AIを活用して定型的な確認作業を自動化したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- GitHubのIssue作成からAIによる内容解析、Telegramへの通知までを自動化し、情報確認にかかる時間を短縮できます。
- AIがIssueの情報を基に不足点を検知し通知するため、重要な情報の見落としや確認漏れといったヒューマンエラーの軽減に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GitHubとTelegramをYoomと連携させます。
- 次に、トリガーとしてGitHubを選択し、「Issueが新しく作成されたら」というアクションを設定します。この設定により、指定したリポジトリで新しいIssueが作成されるとフローが起動します。
- 続いて、オペレーションでAI機能を選択し、「テキストを生成する」アクションを設定します。ここで、作成されたIssueの内容をAIに解析させ、不足情報の有無などを判断させるためのプロンプトを定義します。
- 最後に、オペレーションでTelegramを選択し、「メッセージを送信」アクションを設定します。AIによる解析結果（例えば、不足情報に関する通知など）を指定したTelegramのチャットやチャンネルに送信します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- GitHubのトリガー設定では、通知対象としたいリポジトリを任意で指定してください。
- AI機能の「テキストを生成する」アクションでは、Issueの情報からどのような内容を抽出し、どのように通知文面を生成するかの指示（プロンプト）を自由にカスタムできます。定型文の利用や、トリガーで取得したIssueのタイトルや本文などを変数としてプロンプトに組み込むことが可能です。
- Telegramでメッセージを送信するアクションでは、通知を受け取りたいチャットを任意で設定できます。また、送信するメッセージ本文も、固定のテキストだけでなく、AI機能で生成したテキストやGitHubのIssue情報など、前段階のアクションで取得した値を変数として埋め込む形で柔軟に作成できます。
■注意事項
- GitHub、TelegramのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
AIワーカーを活用した自動化フローボット
GitLabでイシューが作成されたらAIワーカーで内容精査とラベル付与を自律的に行う
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■概要
GitLabで新しいイシューが作成されるたびに、内容を確認して手動でラベルを付ける作業は、プロジェクトが大きくなるほど煩雑になりがちです。このワークフローを活用すれば、GitLabでイシューが作成された際にAIが自動で内容を精査し、適切なラベル付けまでを自律的に行います。まるで専属のGitLab AIエージェントのようにイシュー管理を自動化することで、開発チームの生産性向上を支援します。
■このテンプレートをおすすめする方
- GitLabでのイシューのトリアージやラベル付けに多くの時間を費やしている開発チームの方
- GitLabの運用にAIエージェントのような自動化を取り入れ、生産性を向上させたい方
- イシュー管理の属人化を防ぎ、対応の迅速化と標準化を目指しているプロジェクト管理者の方
■このテンプレートを使うメリット
- GitLabでイシューが作成されるとAIが内容を自動で精査・ラベル付けするため、これまで手作業で行っていたトリアージ業務の時間を短縮できます。
- AIが一定の基準で処理を行うため、担当者による判断のばらつきを防ぎ、イシュー管理の属人化解消や業務の標準化に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GitLabをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGitLabを選択し、「イシューが作成されたら」というアクションを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、GitLabのイシュー内容を精査して自動でトリアージを行うためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーのオペレーションでは、OpenAIやAnthropic（Claude）など、利用したいAIモデルを任意で選択してください。
- AIワーカーへの指示は、イシューのタイトルや本文からどのような情報を抽出し、どのような基準でラベルを判断するかなど、要件に合わせて自由に設定してください。
■注意事項
- GitLabとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
🤲AIによるコードレビューが求められる背景
品質維持のために、人によるコードレビューは欠かせません。
しかし、日々の開発業務における強い課題感が存在することもまた事実。
AIによるコードレビューの活用は、課題解決の糸口となる可能性を秘めています。
開発現場が抱えるレビュー業務の課題
人によるコードレビューでは、
- タイポやコーディング規約違反の指摘
- 大量のプルリクエスト処理
に多くの時間を取られがちな傾向があります。
その結果、アーキテクチャの妥当性やビジネスロジックの正確性など、注力すべき作業に十分な時間を割けないというジレンマが生じている状況です。
また、レビュアーのスキルやその日の体調によって、指摘の質にばらつきが出やすいという属人化の問題も無視できません。
AI導入によって得られるメリット
AIにコードレビューを任せることで、単純なミスやセキュリティ上の脆弱性、パフォーマンスの懸念点などを即座に検知し、自動でコメントを残してくれます。
開発者はその的確な指摘をもとに修正を行うだけで済むため、レビュアーの負担が劇的に軽減されるという大きなメリットを得られるのです！
さらに、AIは疲労や見落としがなく、常に一定の基準でコードを素早くチェックできるため、チーム内でのコード品質の均一化にも大きく貢献。
AIツールが強く求められている最大の理由と言えます。
🧰コードレビューに強い代表的なAIツール
現在、コードレビューに強いAIツールが多く登場しており、それぞれに独自の特徴を持っています。
自社の開発スタイルやチームの規模に合わせて最適なものを選ぶことが重要となるため、ここでは代表的なツールを3つピックアップしてご紹介！
CodeRabbit：総合力と使いやすさが魅力
現在最も注目を集めているのが「CodeRabbit」。
前後のコンテキストを深く理解したレビューが可能で、単なるエラー指摘にとどまらず、行単位での具体的な修正提案を行ってくれる点が大きな強みと言えます。
AIが提示した修正案をワンクリックで実際のコードに反映できる機能やチャット機能を通じて直接質問できる機能も備えており、開発者体験が非常に高いツールです。
オープンソースプロジェクトで無制限に無料で利用できるほか、無料プランやトライアルも用意されており、まずは気軽に試せる点も導入のハードルを大きく下げています。
Greptile：大規模コードベースのバグ検出に特化
「Greptile」は、リポジトリのコードベース全体をインデックス化することで、非常に高いバグ検出率を誇るAIツール。
影響範囲の分析も得意としており、複雑で大規模なプロジェクトでの利用に適していると考えられます。
局所的なコードの変更だけでなく、システム全体を俯瞰したレビューが必要なチームにとって、非常に強力な味方となるでしょう。
Qodo (旧Codium)：テストとドキュメント生成に強み
「Qodo」は、コードレビュー機能に加えて、テストコードやドキュメントの自動生成に大きな強みを持ったツールです。
コードの振る舞いを解析し、必要な単体テストを的確に提案してくれるため、テスト網羅率の向上に直結。
コア機能を無料で利用できるプランも用意されているため、まずはAIツールの効果を気軽に試してみたいという方に最適な選択肢となります。
💪【実践検証】CodeRabbitを使ったコードレビューの検証
AIを使ったコードレビューの実力を確かめるため、今回は代表的なツールであるCodeRabbitを実際に導入し、実践的な検証を行いました。
①：PRのレビュー
最初の検証として、意図的にタイポや非効率なループ処理を含ませた小さなプルリクエストを作成してみます。
数十秒後にはCodeRabbitから的確なレビューコメントが返ってきており、そのスピード感に驚かされました。
単に「ここが間違っている」と指摘するだけでなく、calcSum関数に関しては
null/undefined の入力検証を追加することを検討してください。
ガード句を追加することで、関数の堅牢性が向上します。
というように別視点からのコード修正を提示。
また、構成コードの修正を検討する必要があるものに対しても
-// テスト用のコード
-const nums = [1, 2, 3, 4, 5];
-const result = calcSum(nums);
-console.log("合計は: " + result);
+module.exports = { calcSum };というように具体的な修正コードを提示してくれました！
人のレビュアーが見落としがちな細かなパフォーマンスの改善点までカバーしており、初期チェックの精度としては十分すぎる結果となりました。
②：修正提案をワンクリックで反映
次に、AIが提示した修正案を実際のコードに組み込む工程を検証しました。
通常であれば、レビューの指摘内容を確認し、エディタに戻ってコードを修正し、再度コミットしてプッシュするという手間がかかりますよね。
しかし、CodeRabbitではAIの提案内容に納得すれば、実際のコードに変更を反映させることが可能！
チェックマークの「Apply suggested change」をクリックするだけでレビュー内容を反映できます。
しかもコードの反映もわずか数秒で完了！
AIによる修正は開発者のストレスを大きく軽減し、修正からマージまでのリードタイムを劇的に短縮できると確信しました。
③：チャット機能の活用
最後の検証として、レビューコメントに対するAIとの対話を試してみました。
「Fix with AI」をタップすると、チャット画面が表示されます。
AIの指摘に対して、チャット形式で「なぜこの修正が良いのか？」と質問してみます。
すると、
- クエリパラメータのバリデーション強化
- 不足していたインポート文の追加
によって、エッジケース（例外的な入力）にも柔軟に対応でき、TypeScriptの利点を最大限に活かしたコードへとブラッシュアップされたことが理由として挙げられました！
※以下原文
また、「別の書き方をした場合はどうなるか？」と質問を投げかけました。
こちらに関しては、以下のように返答が返されています。
要約すると以下のような内容で、最初に提示した案がもっとも最良だという返答が得られました！
1つの画面上でレビューからコード修正案の相談までこなしてくれるので、まるで優秀なシニアエンジニアにペアプログラミングをしてもらっているかのような感覚を味わうことができます。
単なるエラーチェックを超えた学習ツールとしての可能性も強く感じることができた検証結果となりました！
🌲まとめ
AIによるコードレビューは、単なる文法チェックの域を超え、コンテキストを理解した高度な修正提案ができるレベルへと進化を遂げています。
特にCodeRabbitのようなツールを活用することで、開発者は些細なミス探しから解放され、よりクリエイティブな設計や問題解決に集中できる環境を手に入れられるでしょう。
AIはあくまで強力なアシスタントであり、最終的な判断やビジネス要件との整合性確認は人間が行う必要があります。
AIと人間の強みを組み合わせたハイブリッドなレビュー体制を構築することが、これからのソフトウェア開発において品質とスピードを両立させる最適解となるはずです。
🐝Yoomでできること
👉 Yoomの登録はこちら。30秒で簡単に登録できます！
コードレビューをAIに任せて、開発のスピードは上がった。
ただ、レビュー後のIssue管理や起票といった後工程は、まだ人の手で回している現場も多いのではないでしょうか。
Yoomなら、その後工程も含めて自動化できます。
例えば、
- Issueが立ったら内容を解析して優先度判定と担当アサインを自動実行
- プルリクエストの作成をトリガーにAIがコードをレビューし、結果をJiraへ自動で課題登録
このような自動化フローをノーコードで実現できるんです！
また、YoomのAIワーカーを活用することで、内容の精査やラベル付与といった判断込みの作業も業務フローに乗せられます。
レビューから後工程まで、開発フローをまるごと効率化したいなら、まずはYoomを試してみてくださいね！
GitHubでIssueが作成されたら、AIワーカーで優先度判定と担当アサインを自動で行う
試してみる
■概要
GitHubのIssue管理において、新しいIssueが作成されるたびに内容を確認し、優先度を判断して担当者を割り当てる作業は、プロジェクトが大きくなるほど煩雑になりがちです。このワークフローを活用すれば、Issue作成をトリガーとしてAIが内容を解析し、優先度付けと担当者のアサインを自動で行うため、まるで専属のGitHub AIエージェントのようにIssue管理の初動を効率化し、開発チームがより本質的な業務に集中できる環境を構築します。
■このテンプレートをおすすめする方
- GitHubでのIssue管理における優先度付けや担当者割り振りに手間を感じている方
- GitHub AIエージェントのような仕組みを導入し、Issueのトリアージを自動化したい方
- 手作業によるIssueの仕分け作業をなくし、開発チームの生産性を向上させたい方
■このテンプレートを使うメリット
- Issue作成後の優先度判定と担当者アサインが自動化されるため、手作業での確認や割り振りにかかる時間を短縮できます
- AIが設定された基準で判断するため、担当者による判断のブレがなくなり、Issue管理業務の属人化を解消します
■フローボットの流れ
- はじめに、GitHubをYoomと連携します
- 次に、トリガーでGitHubを選択し、「Issueが新しく作成されたら」というアクションを設定します
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、受け取ったIssueの情報をもとに優先度判定と担当者のアサインを行うためのマニュアル（指示）を作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- GitHubのトリガー設定では、対象としたいリポジトリのオーナー名とリポジトリ名を任意で設定してください
- AIワーカーの設定では、利用したいAIモデルを選択し、Issueの内容からどのように優先度を判定し、誰をアサインするかの基準を指示として具体的に設定してください
■注意事項
- GitHubとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
GitHubでプルリクエストが作成されたら、DeepSeekでレビューしJira Softwareに課題を追加する
試してみる
■概要
GitHubでのプルリクエスト作成後、コードレビューとJira Softwareへの課題起票を手作業で行っていませんか？この重要なプロセスは時間がかかり、開発のボトルネックになることもあります。このワークフローを活用すれば、プルリクエストの作成をきっかけに、DeepSeekがコードを自動でレビューし、その結果をJira Softwareに課題として自動で追加できます。開発プロセスの初動を自動化し、レビューの質と速度の向上を支援します。
■このテンプレートをおすすめする方
- GitHubとJira Softwareを連携した開発プロセスにおいて、レビュー工数に課題を感じている開発者の方
- AIによるコードレビューを導入し、開発サイクルの円k津化と品質の標準化を目指しているチームリーダーの方
- プルリクエストのレビューから課題管理までのフローを一気通貫で自動化し、手作業をなくしたい方
■このテンプレートを使うメリット
- GitHubでのプルリクエスト作成からJira Softwareへの課題起票までが自動化され、これまで手作業で行っていたレビューや転記の時間を短縮できます。
- DeepSeekによる一次レビューと自動起票により、レビュー観点の標準化や、Jira Softwareへの起票漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GitHub、DeepSeek、Jira SoftwareをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGitHubを選択し、「プルリクエストが作成されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでDeepSeekの「テキストを生成」アクションを設定し、プルリクエストの内容を基にコードレビューを依頼します。
- 最後に、オペレーションでJira Softwareの「課題を追加」アクションを設定し、DeepSeekのレビュー結果を課題として自動で追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- DeepSeekの「テキストを生成」アクションで設定するプロンプト（指示文）は、要件に応じて自由にカスタマイズが可能です。特定のコーディング規約やレビュー観点を指示したり、Jira Softwareで管理しやすいように出力形式を指定したりすることで、より自社の開発プロセスに最適化されたワークフローを構築できます。
■注意事項
- GitHub、DeepSeek、Jira SoftwareのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
出典：
OpenAI/Gemini/Claude/CodeRabbit/Greptile/Qodo (旧Codium)
