レビュー負荷を軽減させるために、CodeRabbitを導入してみた！

ツール導入前の課題

日々大量に発生するプルリクエストに対し、少人数でのレビュー体制では限界がありました。特に大規模な実装ではレビューの時間的・精神的負荷が大きく、後回しにされることでチーム全体の生産性にも影響していました。加えて、レビューの質や観点がレビュワーに依存する属人化の課題も抱えており、担当者によって指摘内容や品質にばらつきが生じていました。

どのような状態を目指していたか

レビュワーの負荷を軽減することを第一に目指しています。具体的には、PRの変更差分を図示することでレビュワーの理解を助け、確認の負担を和らげたいと考えています。また、PRを作成した本人にも自身の実装への理解をもう一段深めてもらうことで、レビューの質そのものの底上げを図ります。こうした取り組みを通じて、未知の不具合や想定される不具合を早期に発見し、未然に防げる状態を目指しています。

• PR-Agent
• GitHub Copilot

ツールを比較するにあたっては、主に三つの点を重視していました。一つ目はカスタマイズ性があるかどうか、二つ目は自社のコンテキストを読み込んだうえで実行できるかどうか、そして三つ目は費用などのコスト面です。これらの観点から各ツールを検討しました。

決め手になったのは、先発性とカスタマイズ性の二点でした。 他のAIレビューサービスも並行して利用していますが、CodeRabbitの柔軟性やカスタマイズによるレビュー精度の向上が狙える点が大きかったです。 最近ではYAML設定でレビュー品質をかなり調整していて、抽象的な指摘から本質的なフィードバックへと進化していると感じています

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

レビューが特定のレビュワーに集中してしまう状態を防げるようになったことが、非常に大きな成果でした。レビューの負荷が軽減されたことで、PRの粒度に応じて適切なレビュワーをアサインできるようになりました。

どのような成果が得られたか

実質的なレビュワーが増加し、レビュー体制に余裕が生まれました。また、不具合を早期に発見し、未然に防げるようになった点も大きな成果です。