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コードレビュー（PRレビュー）

Code review (pull request review)

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

機械的な一次チェックはジュニアレビュアー相当だが、人間が指摘する論点の15〜31%しか拾えない

できること

スタイル・明白なバグ・既知の脆弱性パターンの機械的一次チェックを高速に実施

まだできないこと

設計意図との整合性、ビジネスロジックの妥当性など『高次の懸念』の指摘

なぜそうなのか

diffのみからのレビューでは変更の背景文脈が欠落し、人間が拾う論点の大半を見落とす

これからの予測の根拠

PR全体のコンテキスト（設計文書・過去議論）を統合するツールが増えれば改善するが、『高次の懸念』の検出は2028年でも人間主体が続くと予測

いま使える主な道具

CodeRabbit、Greptile、GitHub Copilot Code Review、Devin Review

根拠

• SWE-PRBench: Benchmarking AI Code Review Quality Against Pull Request Feedback 2026-03
  フロンティアAIモデルはdiffのみのレビュー設定で人間指摘事項の15〜31%しか検出できない
• AI Code Review Only Catches Half of Your Bugs 2026-01
  AIレビューは機械的一次チェックとしては有効だが、高次の懸念は人間のレビュアーに依存すべきと結論

同じ分野のほかの仕事（レビュー・テスト・品質保証）

• テストコード自動生成・カバレッジ向上
• E2E/UIテスト自動化・保守
• 生成したコードの正しさを自己検証する（セルフレビュー）

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。