AIテクニカルコードレビュー

蓄積されたレビュー観点とAIを組み合わせることで
精度の高いレビューを効率よく実施

こんな課題はありませんか?

コード品質に課題があるが、
範囲が広いため
レビューし切れない

レビューをしているが、
漏れが発生してしまう

AIを活用した品質向上施策を
検討している

これらの課題はAGESTの「AIテクニカルコードレビュー」で解決できます!

サービス概要

AIテクニカルコードレビューとは?

AIテクニカルコードレビューサービスでは、お客様のソースコードに対してAGESTの次世代QAエンジニア(※)がAIを活用(Human-AI Teaming)したレビューを実施します。 蓄積されたレビュー観点とAIを組み合わせることで精度の高いレビューを効率よく実施することが可能です。

※ AGESTでは、開発・QA両面の知識を持ち、開発段階からプロジェクトのQAをサポートできる人材を次世代QAエンジニアと呼んでいます。

得られるメリット

  • 見落とされていた欠陥の検出
  • 多忙な開発者の負荷を軽減
  • 豊富な知見から新たな技術・レビュー観点を獲得
  • メンテナンス性の向上
  • パフォーマンスの改善
  • 脆弱性の解消

通常のコードレビューとAIテクニカルコードレビューの違い

通常のコードレビュー

AIテクニカルコードレビュー

AIテクニカルコードレビューの実施プロセス

STEP 1
ソースコード受領
お客様:ソースコードのご提示
STEP 2
ヒアリング
お客様:観点、ファイルごとの重要度の調整、システムの前提などご提示
当社 :ヒアリングの結果から優先度、スコープの決定
STEP 3
レビュー実施
お客様:途中経過確認、成果物の認識齟齬がないことを確認
    解析に伴い発生したQ&Aの対応
当社 :決定した重要度にもとづきレビュー実施、途中経過レポートの作成
    解析に伴い発生したQ&Aの作成
STEP 4
レポート作成
当社 :指摘の妥当性を確認し、適宜修正を行いレポートを作成

AGESTの強み

1. AGESTの「次世代QAエンジニア」によるご支援

開発とQA両面の知識を持ったAGESTの「次世代QAエンジニア」により、開発段階からプロジェクトのQAをサポートいたします。

※次世代QAエンジニアとは?

現代の開発では、単なるコーディングやテスト専門の役割ではなく、開発と品質保証の両方のスキルを持つエンジニアが求められており、AGESTではこれを「次世代QAエンジニア」と呼んでいます。

次世代QAエンジニアは開発・QA両面の知識を持ち、開発段階からプロジェクトのQAをサポートします。

2. AGEST AI Lab.による研究と検証をベースとしたご支援

当社の「AGEST AI Lab.」では、ソフトウェアテストの品質向上を実現するためのAI関連の研究や検証を行っており、効率的な品質向上施策のご提供が可能です。

導入事例

導入対象
  • 開発手法:ウォーターフォール
  • プロジェクト種別:新規開発(WEBアプリ)
導入背景
  • レビューをあまりせず開発を進めたため、コード品質に不安があった
  • 明らかに品質の悪い箇所があったが、どうすればいいかわからなかった
  • 一括でレビューをする時間をとれない状況だった
実施作業
  • ヒアリングによる優先度決め(保守性、コード・構成の改善を重視)
  • 全ソースコードに対しAIによるレビュー
  • 出力された指摘の妥当性確認、傾向確認、レポーティング
お客様の声
  • 当初AIの出す指摘が本当に有用なのか不安はあったが、気になっていたところに対する納得感のある改善案が出たため、それを実行することでコード品質が改善した
  • 従来よりも簡単で優れた手法を提案され、新しい発見につながった

よくあるご質問

Q. 対応言語は?

A. Java、C#、JavaScript、PHP、C++、Pythonなど、幅広く対応しております。まずはご相談ください。

Q. 適用可能な工程は?

A. コーディング以降であれば適用可能です。ただし問題の早期検知の観点から、より早い段階での適用が望ましいです。

Q. 静的解析との違いは?

A. 静的解析でもソースコードの問題点を検出することは可能ですが、どうしても一般的な問題の検出や修正の提案になってしまいます。それに対してAIテクニカルコードレビューサービスでは、意味理解が不可欠な問題への指摘、ベストプラクティスの提案、対象コードにあわせたより具体的な修正案のご提示が可能です。

Q. AI利用によるセキュリティの懸念はないか?

A. 当サービスではOpenAI社のAPIを利用し、コードレビューを実施しております。API利用においては入力データがモデルの学習に利用されることはなく、外部に漏れることはありません。

Q. 改修箇所に絞ったレビュー実施は可能か?

A. 可能です。気になるファイルをご提示いただければそちらを対象としたレビューを実施いたします。

Q. 短いスパンで何ファイルかのレビューを繰り返しするようなやり方は可能か?

A. 可能です。プルリクエストごと、コミットごとのような形でもレビューを実施できます。

関連リンク

AIを使ってコードレビューをやってみた(外部サイト)

本記事ではAIを使ったコードレビューについて詳しく紹介します。

エンジニアリングを進化させる品質メディア「Sqripts」
https://sqripts.com/2024/02/02/89119/