ログラフが語る、CodeRabbit導入2年の成果と課題

「データ分析から新しいイノベーションを起こす」を企業理念に、Web広告の最適化ツールを提供しているログラフ。ファーストパーティーデータを収集・管理・運用する「Omni Data Bank」とコールトラッキングの「Call Data Bank」、そしてLINEの友だち追加トラッキングツールの「L Data Bank」という3つのサービスを展開しています。また問い合わせ時点や経過の音声やテキスト情報から、サービス契約者用にカスタマイズしたAIにより将来の価値を推定することができる「Value Data Bank」というサービスがローンチ間近となっています。

ログラフではコードレビューに対する負荷を軽減すべく、CodeRabbitを導入しています。今回はその導入経緯や社内での反響について、CTOの丹羽さんにお話を伺いました。

インターンや異業種からのエンジニア転身者も

ログラフでは主に3つの主軸となるサービスを開発・運営しています。これらは約30名のエンジニアによって支えられており、それぞれのサービスに対して専任のチームが設けられています。エンジニアは主にバックエンドを開発していますが、必要に応じてフロントエンドの開発も行うフルスタックのメンバーで構成されています。

社内のエンジニアの多くはジュニア層が中心で、インターンとしてスタートしたメンバーもいます。また、異業種からの転職者も多く、多様なバックグラウンドを持ったエンジニアで構成されています。社内では生成AIツールの導入が進んでおり、開発の効率化を図っています。

レビュアー不足を補う存在として導入

そうした中、ログラフではレビューができるミドルクラスのエンジニア不足が課題でした。丹羽さん自らレビューを行う時期もあり、経験あるエンジニアへレビュー負荷が偏ってしまっていたのです。さまざまな取り組みを通じてレビュー負荷軽減を目指してきた中で出会ったのがAIでした。そこで、導入されたのがCodeRabbitです。ログラフ社での導入は約2年前と、かなり初期の頃から活用しています。

「コードレビューができる人材には、コードのロジックを理解する能力が必要です。そのため、一定の経験を持ったエンジニアでないと十分なレビューは難しいです」（丹羽さん）

CodeRabbitは既存のレビュー体制を補完し、より迅速に開発サイクルを回すためのツールとして評価されています。従来の人によるレビュー方法では不十分だった部分をカバーできる点がポイントであり、社内のエンジニアからも高評価を得ています。CodeRabbitの導入により、レビュー工程の最適化と負担軽減が期待され、結果として開発全体の生産性向上が実現しています。

ただし、その内容を鵜呑みにしてしまわないよう注意しているとのことです。

「生成AIによるレビュー支援は、多くの部分で効率を向上させます。しかし、無条件でその結果を受け入れず、各自が検証する姿勢が求められます。レビューの過程でロジック理解を深めることが重要で、レビュー体制強化の鍵だと考えています」

ログラフ社がCodeRabbitを導入するに至った大きな要因の一つは、セキュリティ面での信頼性でした。CodeRabbitは、学習データを外部に利用しないことを約束しており、この点が非常に評価されています。開発プロセスの中で扱う重要なデータが外部に漏れる心配がなく、安心してCodeRabbitを利用できています。

「CodeRabbitはデータをセキュアに扱い、レビュー後は適切に破棄して学習に使わないと明記されています。そうした点があって、安心して導入できました」

CodeRabbitは開発チームにとけこんでいます

ログラフ社では、利用しているすべてのプロジェクトに対してCodeRabbitを導入しています。また、各プロジェクトでレビューが異ならないように、設定は統一しているとのことです。現状では必要最低限の設定のみに留めていますが、将来的なカスタマイズには意欲的です。たとえばプロジェクトのコーディング規約に合わせたプロンプトのカスタマイズなどが挙げられています。

課題として、エラーハンドリングについて過剰だと感じてしまうケースがあるとコメントしています。とはいえ、社内での反応は上々で、CodeRabbitは開発チームに受け入れられています。

「CodeRabbitは人間のレビュアーと同程度に考えており、その作業精度の向上に期待しています。社内ではCodeRabbitをウサギさんと呼んでいて、開発チームの中にとけこんでいます」

2年間運用しているとあって、ログラフ社ではさまざまな工夫が行われています。指摘事項を実行しない場合にも、その理由を記載するようにしたり、PR作成時の説明文は長くならないようにしています。また、CodeRabbitはファイルのパスから文脈を把握するので、責務の分離が明確になるディレクトリ構成を保っています。他にもさまざまな運用上のナレッジが蓄積されています。

CodeRabbitを導入した結果、ログラフ社では開発効率の大幅な向上が見られています。特にプルリクエストの作成コストが大きく削減され、多くのエンジニアがCodeRabbitの便利さを実感しています。メンバーはより重要な開発作業に集中できるようになり、全体的な生産性が向上しました。

「CodeRabbitは大きな効果を上げているものの、現在は逆に利用者側のスキル向上が求められています。ツールをただ受け入れるのではなく、常にその指摘を検証して実践に活かさなければなりません。特にジュニア層には、AIツールを使いこなしつつ、その裏にあるロジックを理解して欲しいと期待しています」

AIを開発に活用しないリスク

ログラフ社のオンボーディング資料の中では、CodeRabbitをレビュアーの一人として扱うように明記されています。ログラフ社における開発体験の一部として、CodeRabbitが組み込まれ、活用されています。AIを利用した開発体験について、丹羽さんは今や使わないことによるリスクの方が大きいと考えています。

「かつては書籍やGoogle検索などで調べてコーディングを行っていました。今はそれが生成AIになってきています。そうしたさまざまな方法を使えるようにならないとダメだと感じます。使う・使わないではなく、使えないことのリスクの方が大きくなっています」

CodeRabbitは今後もログラフ社の開発生産性を高めるべく、進化し続けます。

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