📅 2025年12月26日 04:07

AIの“スロップ”を受け流すPR術 — レビューが壊れないプロセス設計

要約

AIが生成する大量/低品質コード（いわゆる“slop”）は問題に見えても、堅牢なPRプロセスがあれば恐れる必要はない。小さな差分、厳格な依存管理、レビュー文化で吸収可能だ。

この記事を読むべき理由

日本の開発現場ではレガシーなプロセスや保守重視の文化で「AIで出てきたコード＝怖い」と捉えがち。だが対策は既にある。AI導入が進む今、実務で使えるレビュー設計を知っておくことは競争力と安定性に直結する。

詳細解説

元記事の主張は単純かつ実用的だ。要点は次のとおり。

• PRが大きすぎるとレビューは破綻する
  AIが大量生成しても、そもそも「100ファイルのPRをそのままレビューする」プロセスが間違い。PRは原則として小さく、原子化された単位で出すべきだ。
• AIは小さな、レビューしやすい差分を出せる
  プロンプト設計を工夫し、AIにステップごとに解かせることで、差分を分割して生成できる。手順化すると品質も上がる。
• 品質チェックは従来通り必須
  AI生成であってもレビュー基準は同じ。レビューワークをサボることが最大のリスクであり、人間のチェックを省いてはいけない。
• 作者が説明できないコードは取り込まない
  質問に答えられないPRは却下。これはAI流入前からの原則で、継続すべきガードレールだ。
• 依存関係の評価を強化する
  新規ライブラリやバージョンは厳しく見る。特にnpm系のように脆弱性リスクが高いエコシステムでは、PRレビューで「本当に必要か」「適切なバージョンか」を問うべき。自動スキャン（Dependabot/ Renovate / Snyk / SonarQube等）も並行して有効。

これらは特別なAI対策ではなく、既存の良いレビュー文化を守り強化するだけで実現できる。

実践ポイント

すぐに試せる具体策を列挙する。

• PRサイズのルールを明文化する
  例：1PRあたり最大ファイル数/行数、1機能＝1PRを基準化する。
• PRテンプレートを強化する
  何を変えたか、なぜ変えたか、リスクとテスト手順を必須にする。AI生成であれば「AIを使った箇所」と「プロンプト」を明示させる。
• レビュー時のチェックリストを作る
  ロジック説明、テストの有無、依存の追加、パフォーマンス／セキュリティ影響の確認を含める。
• 作者によるウォークスルーを必須にする
  レビュアーが不明点を質問し、作者が説明できない場合は差し戻し。
• CIと自動スキャンを整備する
  静的解析、ユニットテスト、依存脆弱性スキャンを必須CIステップにする（Dependabot / Renovate / Snyk / SonarQube 等）。
• AIプロンプトを「差分指向」にする
  大きなコード生成ではなく、機能ごと・関数ごとに細かく指示して小さなdiffを作る。
• 教育と文化作り
  「AIが出したからOK」ではなく、説明責任とレビューを重視する文化を促進する（事例共有・レビュー訓練）。

引用元

• タイトル: Make your PR process resilient to AI slop
• URL: https://www.pcloadletter.dev/blog/pr-review-ai-slop-resilience/

📌 引用元:
Make your PR process resilient to AI slop
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