どこまで見る？ AIレビューとCIが通ったあとの人間レビューを3段階で決める

コードの実装がAIに支援されるようになると、次の問題は「書いたコードの何を見るか」に移る。この記事が指摘する課題は、AIレビュー・CIが通った後、人間がどこまで掘り込むべきかの判断がないまま進むことだ。

ポイントは、AIが書いたコードの品質チェックではなく、AIレビュー済み→CI通過後の「人間の判断をどこに置くか」を3段階で切り分けている点にある。Level 1は判断がPRの中で閉じる場面。アルゴリズムの欠陥を指摘されても、今回の直接原因ではなければ今回は入れない、という判断だけで終わる。Level 2は、mergeしていいけれど、実環境設定の確認などが後に残る。Level 3は、仕様や運用ルールまでPR外の根拠を見ないとmerge可否が決められない状態だ。

この枠組みの面白さは、「何が正しいコードか」ではなく「何を決めるべきレビューか」という、意思決定の粒度を明確にしたことにある。AIが増えるほど、人間の仕事は「判断する」ことから「何を判断しないか決める」ことへシフトしていく。中小企業の開発現場なら、この3段階を持つだけで、レビューの負担が劇的に軽くなるはずだ。導入するなら、「今回はLevel 1」と最初から宣言できる状態を作ることが効く。