ChatGPTでコードレビューを自動化する｜現場で使える実践テクニック

こんにちは！

今日は「ChatGPTでコードレビューを自動化する方法」について解説します。
実は僕も最初、AIにコードレビューを任せるなんて大丈夫なのかな？って不安やったんですよ。
でも現場で実際に試してみたら、めっちゃ時短になって、チーム全体の効率が上がったんです。

コードレビューが遅い現場あるあるの話

Web制作会社でよく見るのは、コードレビューが理由で納期に追われるパターンなんです。
新人が書いたコードをシニアメンバーが見るのに2日待つ、そしたら修正指摘がいっぱい出て…みたいな。
特に僕らの会社では複数プロジェクトが並行していたから、「〇〇さん、このコード見てください」って言っても「今は手が離せません」っていうの、ほんまにあるあるやったんですよ。

そこで考えたのが、ChatGPTに「事前チェック」をしてもらうってやり方。
人間による最終的なコードレビューは絶対に必要ですけど、その前段階で機械的にチェックできることって案外多いんです。
例えば、変数名の統一性、不要な処理の削除、セキュリティリスク、パフォーマンス的な問題…こういった点を事前に浮き彫りにできたら、本来のレビューがグッと効率よくなるわけです。

ChatGPTにコードレビューを頼む時のコツ

ただし、適当にコードを貼り付けて「レビューしてください」では、期待外れな結果になります。
大事なのは「プロンプトの作り方」なんです。

効果的なプロンプトの要素としては：

• 目的を明確にする（「パフォーマンスの問題を見つけてください」など）
• 対象の環境やフレームワークを伝える（「React 18を使用しています」など）
• チェック項目を具体的にリストアップする（「命名規則、型安全性、アクセシビリティ」など）
• プロジェクトのコーディング規約があれば共有する
• 過去のレビュー指摘内容を参考情報として入れる

僕が現場で使ってるテンプレートを紹介すると、こんな感じです。

「以下のReactコンポーネントをレビューしてください。
フレームワーク: React 18
チェック項目: 1) 不要な再レンダリング、2) アクセシビリティ対応、3) 命名規則、4) エラーハンドリング
プロジェクト規約: 変数はcamelCase、コンポーネントはPascalCaseを使用
[ここにコードを貼り付け]
改善案や指摘点を優先度順に教えてください。」

このくらい丁寧にプロンプトを書くと、ChatGPTの回答の質が大きく変わるんです。

実践例：JavaScriptコンポーネントの自動チェック

具体的な例を出すと、アコーディオンメニューのコンポーネントをレビューしてもらったことがあります。

新人が書いたコードには以下の問題がありました。

• querySelectorを使って直接DOMを操作していた
• setTimeoutでハードコードされた遅延値が入ってた
• キーボード操作（矢印キー）に対応してなかった
• アニメーション中に連続クリックされると状態が狂う

これらって、人間がレビューしようとするとチェックリスト作って…って時間がかかるんですよ。
でもChatGPTに「アクセシビリティとパフォーマンス視点でレビューしてください」って言うと、すぐこういった問題を指摘してくれるんです。

そして「改善コード案も出してください」と頼めば、修正されたコード例ももらえます。
これを新人に見せて「このあたり、こういう理由で改善が必要だよ」って説明する方が、よっぽど教育的なんですよ。

導入時の注意点と限界を理解する

ここが大事なポイントなんですけど、ChatGPTの自動レビューにも限界があるってことを理解しておく必要があります。

AIが得意な部分：

• 構文エラーやロジックの明らかなおかしさ
• パフォーマンス的な改善提案
• セキュリティリスク（SQLインジェクション、XSSなど）の指摘
• コード規約への違反

AIが苦手な部分：

• ビジネス要件との適合性（「本当にこの実装で要件を満たしてるか」）
• デザインシステムとの一貫性
• 他のコードとの相互依存関係の複雑な判断
• 「クリエイティブなアプローチが本当に最適か」っていう判断

つまりね、ChatGPTは「メカニカルなチェック」は完璧にこなせるけど、「人間にしかできない判断」は人間が担当する必要があるってわけです。
だから「自動化で完全に置き換える」じゃなくて、「人間のレビュアーの負担を減らすアシスタント」くらいの位置づけで使うのが、ほんま効果的やと思います。

まとめ

ChatGPTでコードレビューを自動化する最大のメリットは、シニアメンバーが「本当に人間にしか判断できないこと」に集中できるようになる点です。
機械的なチェックはAIに任せて、人間は設計思想やビジネス価値の判断に時間を使う。
これが実現できると、チーム全体のコード品質も上がるし、納期も守りやすくなるんです。

最初は「AIにコード見せて大丈夫かな」って不安かもしれません。
でも適切なプロンプトを使えば、むしろ人間がやりがちな「見落とし」を減らせるんですよ。
ぜひ試してみてください。