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コードレビューの難しさ
うまくいかない理由
コードレビューでは、プログラミング言語やフレームワーク、設計、セキュリティなど、技術的に確認すべき観点が多い。これはAIをコードレビューに使用する場合でも同じである。代表的な問題を10個、紹介しよう。
まずは「設計・実装方針のずれ」だ。実装完了したものを見てみたら、想定と違ったものになっている。特に、新たに設計や実装方針を定めるときは、事前の方向性の整理と認識合わせが重要となる。
2つめは「コードの可読性」だ。複数の処理がひと連なりになっているなど、直感的に理解しにくいものになっていると、そもそも内容の把握に時間がかかり、本来確認すべき妥当性に集中できなくなる。
3つめは「パフォーマンス」だ。見落とされやすい観点だが、プロダクトの品質や運用コストに影響してくる。正常に動作しそうでも、「将来的な負荷増加に耐えられるか」を考えなくてはならない。
4つめは「コードスタイル」だ。暗黙のガイドラインとなっている既存の実装と一貫性がないと、保守が困難になる。このコードのばらつきは、WebサイトやAIから得たコードでも要注意である。
