野良AIレビュアーは正しいコードを書く――そして間違ったシステムを作る
Zenn / 2026/4/2
💬 オピニオンIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
要点
- 「野良AIレビュアー（外部/自前で用意したAIによるコードレビュー）」は、正しいコード判断を行える一方で、誤った前提に基づく改善や指摘が入り得る点を問題視している。
- AIレビューは常に正解を保証しないため、開発フローでは検証（テスト、静的解析、レビュー基準の明確化）を前提に扱う必要がある。
- AIにコード修正や設計判断を任せると、見かけ上は整っていても本質的に誤ったシステムへ誘導されるリスクがある。
- 対策として、AIの提案を鵜呑みにせず根拠を確認し、人間のレビューと自動検証を組み合わせる運用が重要だという主張に焦点がある。
AIにレビューを頼んだら、指摘通りに直した。そしてバグが出た。
その夜、あなたは何を思っただろうか。「やっぱりAIは信用できない」――おそらく、そう結論づけたはずだ。だがその結論は、半分正しくて半分間違っている。
差分レビューが例外制御を壊した
今日、こんなことが起きた。
あるモジュールに変更を加えた差分を、AIにレビューさせた。AIはすぐに指摘を返してきた。差分上の例外処理を、汎用的な例外ルートに乗せる変更を提案してきた。コードとして見れば、整理された自然な変更に見えた。だから従った。
バグが出た。
問題は例外制御だった。そのアプリ固有の例外クラスは、単なるエラー通知ではなかった。...
この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。
原文を読む →
