コードレビューをClaudeとCopilotとCodeRabbitに任せた38歳の使い分け

コードレビューをClaudeとCopilotとCodeRabbitに任せた38歳の使い分け【月21時間→6時間】

先月、自分のカレンダーを見返して数えてみたら、コードレビューに使った時間が月21時間ありました。週にすると約5時間。これ、多いと思いますか？それとも普通ですか？

私の場合、本業のPM業務の合間にレビューしていたので、この21時間はほぼ夜と週末からの持ち出しでした。それが今、月6時間まで減っています。ClaudeとGitHub CopilotとCodeRabbit、3つのAIにレビューの一次対応を任せるようになったからです。

ただ、先に言っておきます。3つとも同じように使えるわけじゃない。それぞれ得意な指摘と、驚くほど見落とすポイントがあって、私は一度、AIの「LGTM」を鵜呑みにして本番でやらかしました。その話も含めて書きます。

自己紹介を30秒だけ

38歳、都内のIT会社勤務。江東区で妻と暮らしています。

キャリアはBIエンジニアを5年、その後は広告運用とPMを経て、今は社内のAI導入まわりを担当。プライベートでは、いわゆるVibe Codingで自作ツールをいくつか作り込んでいて、個人リポジトリと社内リポジトリの両方でAIレビューを回してきました。

コードを書く人間としては一線級じゃありません。だからこそ「レビューする側の負荷」が人一倍重かった。そういう立場の記録です。

!深夜のリビングでノートPCを開き、溜まったプルリクエストの一覧を眺めてため息をつく38歳の会社員{}

この記事で持ち帰れるもの

• ClaudeとCopilotとCodeRabbit、実際のPRで比べて分かった指摘精度と見落としの傾向

• 「どのPRをどのAIに投げるか」の使い分けルール(私が3ヶ月かけて落ち着いた形)

• AIレビューを鵜呑みにして詰まった失敗と、人間が最後に握るべき観点

逆に、各ツールの料金表を並べるだけの比較はやりません。それは公式サイトを見れば済む話なので。

まわりの現場はどうか

体感の話をします。

私のまわりだと、AIにコードを「書かせる」人はここ1年で一気に増えました。社内で聞いて回った範囲でも、エンジニア職ならほぼ全員が何かしら使っています。ところが「レビューさせる」となると、途端に少なくなる。私が社内で数えたら、レビューにAIを常用しているのは開発メンバー12人中3人でした。

なぜか。書かせるのは自分の責任で完結するけど、レビューは他人のコードにハンコを押す行為だから。AIの見立てを信じていいのか、確信が持てないんですよね。

私は、ここに1年前の「AIにコード書かせるの怖い」と同じ空気を感じています。つまり、たぶん1年後には普通になっている。個人的には、先に使い分けの型を持っておいた方が得だと考えています。

後輩との会話から始まった

きっかけは、隣のチームの後輩・タカギ(仮名、32歳)との雑談でした。

「先輩、レビュー溜まってません？PR一覧、未対応が9件ありましたよ」

「見たな…。溜まってる。正直、夜にまとめて見てる」

「AIにやらせればいいじゃないですか。Copilotのレビュー機能とか」

「試したよ。でもさ、Copilotって『nitpick』みたいな細かい指摘は出すけど、設計がおかしいときに黙ってることない？」

「あー、それは分かります。じゃあClaudeは？」

「Claude Codeにリポジトリごと読ませてレビューさせると、設計レベルの指摘はかなり鋭い。ただ毎回プロンプト書くのが手間でさ。で、最近CodeRabbitも入れてみたんだよ。PRに自動でコメント付くやつ」

「3つ併用してるんですか？全部に同じPR見せたら、指摘って被るんですか？」

この質問で、私は答えに詰まりました。

なんとなく使い分けていたけど、「どれが何を拾って、何を落とすのか」を並べて確かめたことがなかったんです。感覚で運用していた。BIエンジニア出身として、これは気持ち悪い。測っていないものを語っていたわけですから。

「…被るかどうか、ちゃんと測ったことないわ」

「え、意外。先輩そういうの数えるタイプなのに」

「だよな。じゃあ数えるか」

というわけで、自作ツールのリポジトリと社内の検証用リポジトリで、同じPRを3つのAIに読ませて指摘を突き合わせる、地味な比較を始めました。期間は約3ヶ月、PRにして47本。

先に結論の輪郭だけ言うと、3つは「競合」というより「守備位置が違う野手」でした。そして、外野の間にポテンと落ちる打球が確かに存在する。私がやらかしたのは、まさにその落球地帯でした。

次のパートから、47本のPRで見えた各ツールの素顔を、具体的な指摘例と一緒に見ていきます。まずはClaudeから。

その前に整理させてください、とAIレビューの基礎

まずはClaudeから――と言いたいところですが、後輩に止められました。

「先輩、待って。比較の前に基礎から教えてください。コードレビューって、そもそも何をチェックする作業なんですか？私、営業寄りなんで解像度が低くて」

「ざっくり言うと、書いたコードを本番に混ぜる前に、別の目で読む工程。バグ、セキュリティの穴、読みにくさ、設計のねじれ。この4つを、これまでは先輩エンジニアが目視で拾ってきた」

「それをAIにやらせる、と」

「そう。PR――プルリクエストっていう『この変更を取り込んでください』という申請書があって、AIレビューはそれを読んで指摘を返してくる。私は、AIレビューは"レビュアーの代わり"じゃなくて"一次面接官"だと考えてる。最終面接は今も人間」

ここで3つのツールの立ち位置を、日常の言葉に置き換えて整理しておきます。

Claude Codeは、ターミナル（あの黒い画面）で動く相棒型。コードを書くのも直すのも読むのも一台でこなす万能選手で、リポジトリ全体を踏まえた所見を出せるのが持ち味。「なぜダメなのか」を会話で深掘りできる。

GitHub Copilotは、GitHubというコード置き場に最初から住んでいる管理人型。PRの画面にCopilotをレビュアーとして指名する欄があって、押すだけ。導入の手間がほぼゼロ。

CodeRabbitは、PR専門の門番型。リポジトリにつなぐと、PRが出るたび自動で要約と行単位のコメントを付けにくる。頼まなくても毎回必ず来る、皆勤賞タイプ。

「相棒と管理人と門番。先輩、例えのチョイスが昭和」

「38歳なんで勘弁して」

この1年半で潮目が変わったこと

2025年から今年にかけて3つを触ってきて、現場感覚で「あ、変わったな」と思った出来事をいくつか。

1つ目。Copilotのレビューが「おまけ」から「標準装備」になったこと。以前は補完（コードの続きを予測して書く機能）の道具だと思っていたのに、気づけばPR画面のレビュアー欄にCopilotを指名できるようになっていた。社内で試したとき、非エンジニアのPMが「ボタンを押すだけなら私でも回せる」と言ったのが印象に残っています。

2つ目。Claude Codeが「手元の相棒」から「CI（自動チェックの仕組み）に組み込める部品」になったこと。GitHub Actionsという自動化の仕組みに乗せて、PRが出たら勝手にClaudeが読みに行く構成が組める。私の自作ツールのリポジトリは今この方式です。

3つ目。CodeRabbitの日本語対応。設定ファイルに一行書くだけで、指摘が全部日本語で返ってくる。うちには英語アレルギーのメンバーがいるので、正直助かりました。個人的には、「説明が日本語で読める」という一点だけでも、日本の混成チームには入れる価値があると考えています。

4つ目。「指摘して終わり」から「直すところまでやる」への流れ。修正案をワンクリックで取り込めたり、AIがそのまま修正のPRを出してきたり。レビュアーというより「指摘しながら手も動かす後輩」に近づいてきた。

5つ目は完全に肌感ですが、まわりの開発者との会話で「AIレビュー入れてない」という人が明らかに減りました。1年前は「へえ、試してるんだ」だったのが、今は「で、どれ使ってる？」から始まる。

ここから先は、私が実際に手を動かした手順と、つまずいた箇所、そのまま真似できるテンプレートやプロンプトまで、順番に載せています。同じところで止まっている方は、この先がそのまま使えます。