先日参加したLT会で、「AIによるコード生成を活用するようになってから、コードの提出量が増えてレビュー側の負担（痛み）が急増した」という事例を聞きました。
その登壇者の方は、レビュー負荷を下げるための工夫として、変更内容によってレビュー体制を分ける仕組みを導入されていました。
コアロジックの変更 ➔ 詳細を把握している有識者が手厚くレビュー
定型・パターン化された変更 ➔ 誰がレビューしてもOK（敷居を下げる）
AIツール（GitHub CopilotやCursor等）の普及により、コードが簡単に大量生産できるようになる一方で、人間のレビューがボトルネックになるケースは今後さらに増えていくと感じています。
皆様のチームやプロジェクトでは、AI生成コードのレビュー負荷を軽減するためにどのような工夫や運用ルールを取り入れていますでしょうか？
「こんな運用がうまくいっている」「自動化ツールをこう活用している」といった知見やアイデアがあれば、ぜひ意見を伺いたいです！
回答2件
#1
総合スコア83
投稿2026/07/28 05:30
個人開発でAIにコードを書かせていて感じるのは、「自分でも完全には理解していないコードが簡単に量産できてしまう」怖さです。自分が理解しきれていないコードをレビュアーに投げたら、負担が跳ね上がるのは当然だなと感じています。なので、まずはレビューを出す側のルールとして「AIが書いたコードでも、提出前に自分で説明できる状態にしてから出す」「PRを小さく分割する」あたりが徹底できるかが大事なのかなと思いました。
質問文にあった「変更内容によってレビュー体制を分ける」仕組みは、レビューの敷居が下がる分、自分のような新人もレビューに参加しやすくなりそうで、レビュアーの育成という面でも良さそうだなと感じました！
#2
総合スコア59
投稿2026/07/29 08:52
難しいですよね〜。どれだけ信頼性や保守性が求められるのかによる気はします。
自分の前のチームは社内向けツールを作っており、セキュリティーや品質保証がそこまで求められていないものは環境だけ分けて、スピード重視で作っていました。
レビューほぼ無しでCIチェックだけ通した機能をdev環境でテストし、stgへのプルリクで人間がチェックするようにすることで、動作で問題があるコードをレビューしなくて済むようにはなります。
プルリクのチェックでコード全部を見るのはきついので、どうしても信頼性は落ちてしまいますが
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