AIの速さに惑わされない──AIエージェント時代のレビュー設計
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中根 直孝
多様な開発組織のコード／PRレビューを“図鑑”のように紹介する連載「コードレビュー図鑑」。今回は、株式会社primeNumberの中根さんに、AIにほぼ全ての実装を任せる一人開発の現場で試行錯誤してきたレビュー設計の考え方を伺いました。AIの速さに流されず、品質とスピードを両立するための具体的な工夫を紹介いただいています。
はじめに
はじめまして。株式会社primeNumberでソフトウェアエンジニアをしている中根（@gtnao）と申します。2025年8月より、primeBusinessAgentという新規プロダクトの開発に取り組んでいます。
新規開発ということもあり、エンジニアは現時点で私一人。そしてコードのほぼ100%をAIエージェント（Claude Code）に書かせています。一般的なチーム開発における「人間同士のレビュー」は発生しませんが、「AIが書いたコードを採用するかどうか」という判断は常に発生します。一人開発だからこそ、この判断プロセスを意識的に設計しなければ、誰もチェックしないままコードがプロダクションに乗ってしまいます。
本記事では、AIエージェントとの協業における新しい形のコードレビューについて、試行錯誤してきた考え方を共有します。新規プロダクトを少人数でAIと立ち上げるというシチュエーションは今後増えていくはずで、そういった方々の何かしらの参考になれば幸いです。
レビューのボトルネック化が加速する時代
Claude CodeをはじめとするAIエージェントの台頭で、設計からPull Request（PR）作成（一通りの実装）までを一気通貫でAIが仕上げてくれることも珍しくなくなりました。これをレビューする行為自体は、人間がPRを上げてきた場合と本質的には変わりません。しかし、スピードの非対称性という決定的な違いがあります。
コーディングはAIが行い、レビューは人間が行う。この間には圧倒的な速度差が存在し、レビューがボトルネックになるという問題が以前より顕著に認識されるようになったのが2025年でした。AIの進歩は目覚ましく、レビュー自体もAIがよしなにやってくれないかとつい期待してしまいますが、実プロダクトで人間による確認を一切なくすことはまだハードルが高いでしょう。
では、どうすればいいのか。いくつかの段階に分けて整理してみます。
