AI Code Review：人間は「本質」だけを見ればいい

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AI Code Review：人間は「本質」だけを見ればいい

はじめに：レビュー地獄からの解放

「インデントがずれています」「変数名の綴りが間違っています」。 こんな些末な指摘のために、貴重なシニアエンジニアの時間を費やしていませんか？ プレイングマネージャーとして、チームのPull Request（PR）を確認するのは重要な責務ですが、ケアレスミスの指摘に追われて「設計の妥当性」や「セキュリティリスク」という本質の議論がおろそかになっては本末転倒です。

基礎知識：AI Code Reviewとは

Point

Google AntigravityのAI Code Reviewerは、PRが作成された瞬間にコードを解析し、スタイル違反、バグの可能性、パフォーマンス上の懸念を自動的にコメントします。

Lintツールと違うのは、その「文脈理解度」です。 「この変更はDBスキーマと整合性が取れていません」や「この書き方は可読性が低いため、以前のパターンに合わせるべきです」といった、人間のような高度な指摘を行います。 私がPRを開く頃には、単純なミスは全てAIによって修正済みになっているのです。

実践ガイド：自動レビューの設定

導入は非常にシンプルです。リポジトリに設定ファイルを追加するだけです。 

# .antigravity/review_config.yaml
review:
  enabled: true
  auto_fix: true # 確度の高い修正は自動コミットする
  focus:
    - security
    - performance
    - readability
  ignore:
    - "**/*.test.ts" # テストファイルは甘めに

これだけで、次回のPRからAIレビュアー「Antigravity Bot」が稼働し始めます。 ボットが指摘した箇所には、修正案のDiffも添付されており、ワンクリックで適用可能です。

ユースケース：新人教育への活用

新人エンジニアにとって、このAIレビュアーは「24時間隣にいてくれるメンター」になります。 「なぜこのコードが良くないのか」をAIが丁寧に解説してくれるため、私が教える手間が大幅に減りました。 マネージャーとしての私は、その後の「なぜその設計にしたのか」という対話に集中できるようになったのです。

ハマりどころ：過剰な指摘の制御

Warning

初期設定のままだと、非常に細かい指摘（ニトピック）が大量発生し、開発者が疲弊することがあります。「重要度：高」のみ通知する設定から始めることを推奨します。

AIは疲れを知りません。放置すると数百件のコメントがつくこともあります。 チームの成熟度に合わせて、AIの「厳しさ」をチューニングするのが、マネージャーの腕の見せ所です。

まとめ：レビュー品質がチームの品質

コードレビューは、品質保証の最後の砦です。 その砦をAIで強化することで、私たちはより創造的で、より高レベルな議論に時間を使えるようになります。 「人間がやるべき仕事」に集中する。それがAntigravity流のマネジメントです。

この記事は、Google Antigravityの「AI Code Review」機能を活用した実体験に基づき執筆されました。

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