手動レビューからAIによるインサイトへ：The Linux Foundationのコードレビューの変革

From Manual Reviews to AI-Powered Insights: The Linux Foundation'sの意訳です

TL;DR

• 主な連絡先： David Deal、プラットフォーム担当ディレクター

• 使用するコーディング言語： Go言語、Python、Angular、TypeScript

• 課題： 開発者はエラーの発生しやすい手動コードレビューに多大な時間を費やしている

• 主な成果： 開発者の時間を25%開放し、より多くの機能開発が可能に

The Linux Foundation は、オープンソース技術の力を活用し、最新のWebアプリケーション開発を支援するグローバルな非営利団体です。CNCF、PyTorch、OpenJS、Automotive Grade Linux など、200以上のオープンソースプロジェクトをホスト・支援しています。

同団体のエンジニアリングチームは世界各地に配置され、40～60名のエンジニアで構成されています。開発者と企業が協力できる中立的な環境を提供し、プロジェクトメンバーシップの管理やテレメトリデータの管理、ITインフラ向けのツールやサービスの開発・保守などを行っています。

ビジネス上の課題 - 手作業によるコードレビューがボトルネックに

Linux Foundationは、分散型のソフトウェア開発チーム特有の課題に直面していました。特に、コードレビューの遅延や非効率性、エラーの発生が問題となっていました。従来のコードレビューは、技術リーダーや同僚が手作業で行っており、プルリクエスト（PR）のマージ準備が整うまでに、複数の開発サイクルを要することも珍しくありません。さらに、異なるタイムゾーンにいるエンジニアからのフィードバックを待つ時間が長くなり、プロジェクト全体の進行が遅れる原因となっていました。

こうした課題を解決するため、チームリーダーの負担を増やすことなく、コードの品質不整合やギャップを特定できるツールの導入が求められていました。

主な課題：

• 手動のコードレビューにはばらつきがあり、重大なバグを見逃すリスクがある

• レビュアーの知識に依存するため、一貫性を欠き、最高品質のエンジニアリングを維持しにくい

• エンジニアが異なるタイムゾーンに分散していると、コードレビューの遅延が発生しやすい

• コード品質のばらつきが原因で、チームリーダーは新機能開発に集中できず、大きな負担を抱えることになる

AI コードレビューによる開発生産性の向上

The Linux Foundationは、CodeRabbitのAIコードレビューを導入し、ソフトウェア開発のワークフローを大幅に改善しました。導入はわずか数回のクリックで完了し、GitHubリポジトリとの統合からAIによるコードレビューの実施まで、1日もかかりませんでした。さらに、CodeRabbitのSaaSによる展開とカスタマーサクセスチームのサポートにより、スムーズかつ迅速な導入が実現しました。

CodeRabbitのAIコードレビューにより、エンジニアリングチームのリーダーは本来の業務に集中できるようになり、初回のレビューサイクルを高品質かつ自動化された形で進められるようになりました。AIが特定する主な問題には、バグ修正やドキュメント不足、ユニットテストの追加、コードのリファクタリング提案などがあります。

Linux Foundationが活用したCodeRabbitの主な機能は以下のとおりです。

AIによるコードレビューの主な機能

常時稼働のコードレビュー:

• CodeRabbitのAIは、常に上級エンジニアレベルのコードレビューを提供し、ワンクリックで利用可能です。人間のレビューと異なり、エンジニアは異なるタイムゾーンの同僚やエンジニアリーダーを待つ必要がなく、スムーズなワークフローを実現できます。

PRサマリーと提案:

• PRに関連する各ファイルの変更内容を説明し、複雑な変更点を簡潔かつわかりやすく要約

• リファクタリングの提案を含め、コード品質を最適化するための行単位の推奨事項を提供

1クリックでバグを修正:

• バグやエラーが本番環境に影響を与える前に即座に特定

• 1クリックでAIによるバグ修正の提案を受け入れ、修正をPRに自動コミット

幅広い統合:

• 幅広い言語とフレームワークをサポート（Go言語、Python、Angular、TypeScript、Terraform、SQLなど）

• 静的解析ツールやリンターと統合し、CodeRabbitはコードレビューの一元的なプラットフォームとして機能

ドキュメントとユニットテスト:

• CodeRabbitのAIレビューはドキュメントの不足を特定し、特にSQLやDBTのテストフレームワークではユニットテストの追加を推奨しました。

Terraformファイルへの提案により、インフラ管理が改善されました。

自動学習:

• CodeRabbitのAIは時間をかけて学習し、リポジトリ固有のベストプラクティスを特定

• エンジニアはチャットボットを通じて文脈に沿ったフィードバックを提供し、AIの学習内容を確認および調整（フィードバックにより、コードレビューの品質がさらに向上します）

  “CodeRabbitは、当社のドキュメントと実際のテスト範囲の相違点を明らかにする上で非常に有益でした。nullチェックの欠落や値の範囲の不一致などの不整合をハイライトすることで、コードベースの品質が大幅に向上し、多くの潜在的な問題を回避できました。” — David Deal氏（The Linux Foundation、エンジニアリング担当シニアディレクター）Linux Foundation

まとめ

The Linux Foundationは、CodeRabbitを組織内の他チームへ展開を計画しています。また、PRのマージ時間の追跡や人間によるコメントの削減など、今後リリースされるCodeRabbitの分析機能を活用し、AIが開発ワークフローの高速化に与える影響をより簡単に測定できることを期待しています。さらに、より多くのユーザーがチャットボットとやり取りすることで、レビューサイクルにおけるコーディング標準に特化した学習が進み、AIが時間をかけて成長していく様子を見られるだろうと考えています。

Linux FoundationによるCodeRabbitの導入は、AIによるコードレビューの効果を示しており、チームの効率を向上させ、コードレビューに費やす手作業の時間を25%削減しています。CodeRabbitは、単調な作業を自動化し、実用的なインサイトを提供することで、エンジニアがオープンソースプロジェクトにおけるイノベーションと品質維持に集中できるよう支援します。

CodeRabbitの始め方

CodeRabbitを使って、AIによるコードレビューを体験してください。導入にかかる時間は5分未満で、Gitプラットフォームへの統合時にクレジットカードは不要です。無料トライアルを開始し、新しいプルリクエストを作成するだけで、AIが数分でコードレビューを実施するのを確認できます。ご質問がある場合は、サポートまでお問い合わせください。