人力コードレビューが辛いので、AIレビューにフルベット！

人力コードレビューの負担を軽減するため、GitHub ActionsとAIレビューワークフローを構築した事例を紹介。1レビュー約2分、低コストで開発ルールチェックやデグレ防止を行うAIレビューシステムを開発。実装方法、再現手順、運用方法までを解説し、AIによるコードレビューの可能性を示す。

• GitHub ActionsでAIレビューワークフローを構築し、1レビュー約2分、$0.17の低コストで開発ルールチェックとデグレ防止を実現。
• 自作AIレビューは、開発工数を削減し、PRレビューを迅速化、人間より確実な規約チェックが可能。
• AIレビューの限界として、ルール育成に手間がかかる、初回コストが高い、人間の経験則や責任は代替できない点を挙げる。
• 2ヶ月間の運用で、171件のPR中、差し戻し（Must）は16%に留まり、大部分は任意対応（More）となった。
• レビュー精度向上のため、変更ファイルだけでなく依存関係や呼び出し元、テストコードなどもAIにコンテキストとして与える。