suzikisyouのブログ

AI時代、コードを書くのは楽に——だけど“レビュー地獄”は加速している

最近、開発チームの中で妙な空気を感じていないだろうか。
コードを書く人はどんどん楽になるのに、レビューする人はどんどん苦しくなる——。
もしあなたがそう思っているなら、それは気のせいではない。

GitHub Copilot、Gemini、Claude などの登場によって、AI のコード生成速度は爆発的に向上した。何十年の経験を持つエンジニアでさえ「確かに生産性は上がった」と認めるほどだ。
だが現実は、期待したほど“バラ色”ではない。

Pull Request は激増し、1つのバグ修正で3つの新しいバグが生まれ、「動いているように見える」だけの冗長なコードが増え、最後の30%の細かい工程がチームの負担として最大化している。
そして、そのほとんどが コードレビューを担当するシニアエンジニアにのしかかる。

Google Chrome & Gemini のエンジニア、Addy Osmani が最近のポッドキャストでこの状況を分析したが、その内容に多くの開発者が深く共感した。
彼の指摘はこうだ。

「AI は確かに生産性を上げている。しかし同時に、コードレビューを新たなボトルネックに変えてしまった。」

Addy Osmani は、AI が UI 構築や業務フロー、ボイラープレートコード生成では非常に優秀だと認める。
初心者でも数行のプロンプトで“動くアプリ”が作れてしまう。

だが——それは多くの場合「動いているように見えるだけ」だ。

こうした「技術的爆弾」はすべてコードレビューで発見される。
結果として、シニアエンジニアは AI が生み出した複雑なロジックを分解し、修正するための膨大な時間を費やすことになる。

Google DORA の調査でも、

という結果が出ている。

Osmani が提唱するのが「70%問題」。

AI はUIや基本構造など“作りやすい部分”を高速で書いてくれる。
しかし、残った最難関の 30%——

これらはすべて 人間が責任を負う部分 であり、かえって負担が増えている。

さらに恐ろしいのは、この悪循環だ。

1バグ修正 → 新たに2バグ出現 → AIに修正させる → また新たなバグが…
“Two steps back（1歩進んで2歩下がる）”状態 に陥りやすい。

だから Osmani は強く言う。

「AIに任せっぱなしにせず、自分でコードベースを理解できる状態を保て。」

Osmani が特に懸念するのが、
問題解決能力・コード理解力の劣化 だ。

その対策として彼が提案するのが：

これにより、理解力を維持しつつ、AI と人の両方が学習できる。

AI が性能を発揮するかは、
どれだけ適切な文脈（コンテキスト）を与えられるかで決まる。

これらを AI に与えることで、生成コードの品質は劇的に向上する。

Osmani の言葉を借りれば：

「Prompt & Pray（書いて祈る）の時代は終わった。
情報をすべてAIに流し込む時代だ。」

さらに、テストもAI時代の重要な安全網となる。

Addy Osmani が Google 内部のデータを見た結論はこうだ：

AIによる効率向上は“2倍どころかそこまで大きくない”。

特に既存の歴史あるコードベースでは効果が限定的で、むしろレビュー負荷の増加が問題化している。

Pull Request は増え続け、
レビュー担当者は限られ、
レビュー時間は膨張し続けている。

「コードレビューが新たなボトルネックになっている。」

Osmani が最も評価しているのは、
AI が“理解を補完する存在”になれることだ。

AIは「書くツール」ではなく「理解を支えるツール」になる可能性が大きいという。