生成AIやコード補完ツールの進化により、コードを書くスピードは飛躍的に向上しました。
特に、定型処理やAPI連携など、パターン化された業務は自動生成でも高精度でカバーできます。

ですが――生成されたコードをそのまま信用してはいけません。
なぜなら、AIは「動くコード」は出せても、「適切なコード」かどうかの判断はできないからです

コードレビューで人間が担う3つの役割

1. 業務背景と目的との整合性を確認する

AIは仕様の文脈を深くは理解していません。
「この処理、本当にこのビジネスロジックで正しいのか？」という視点は、人間にしか持てません。

2. 設計思想・アーキテクチャへの適合を見極める

いくら動くコードでも、プロジェクトの設計方針に合わない書き方は技術的負債になりかねません。
共通処理を無視した独自実装、疎結合を乱す密結合な構造などは、人がレビューして初めて気付けます。

3. 将来を見据えた可読性・保守性の判断

生成されたコードが「今」動いても、「1年後に誰かが読むこと」を想定しているとは限りません。
適切な命名、コメント、分割設計など、未来のメンテナを助ける工夫は人間が担うべき仕事です。

🛠 レビューがもたらす品質の向上

• セキュリティリスクの発見
• • SQLインジェクションや認可チェック漏れなど、重大な脆弱性は見逃されやすい。
• パフォーマンスのボトルネック解消
• • 不要なループ、非効率なクエリ、冗長な処理などもレビューで気づける。
• チーム内ナレッジの共有
• • 「なぜこう書いたか」をレビューを通じて言語化することで、チーム全体のスキルアップにつながる。

まとめ

AIが書いたコードは、たしかに“動く”ことが多いです。
でも、“動けばいい”コードは、プロジェクトの寿命を縮めます。

コードレビューは、「コードがチームの資産になるかどうか」を見極める人間の力です👩‍🔧
AI時代でも、その価値は変わりません。むしろ、生成されたものに責任を持つレビュー力の重要性は増しているのです😊