AIへのレビュー依頼文例集：観点指定で精度を上げる

AIにコードレビューを依頼するときは、次の順番で伝えると精度が上がります。

• 見てほしい観点（セキュリティ・可読性・パフォーマンスなど）
• レビュー対象の範囲（ファイル名・関数名）
• 指摘の出力形式（重要度順に並べてほしい、など）

GitHubの公式ドキュメントAbout pull request reviews（新しいタブで開きます）でも、レビューは特定の変更点に対してコメントを付ける行為として説明されています。AIへの依頼でも同様に、対象と観点を絞るほど的確なコメントが得られやすくなります。

セキュリティ観点

「〔ファイル名〕について、SQLインジェクションやXSS、入力値の検証漏れがないかセキュリティの観点でレビューしてください。問題があれば該当箇所と修正案を示してください。」

可読性観点

「〔ファイル名〕の可読性をレビューしてください。関数が長すぎる箇所、命名がわかりにくい箇所を指摘し、分割や改名の案を提案してください。」

パフォーマンス観点

「〔ファイル名〕についてパフォーマンスの観点でレビューしてください。不要な再計算やN+1になりそうな処理があれば指摘してください。」

テスト網羅性観点

「〔ファイル名〕のテストコードを見て、カバーできていない異常系やエッジケースがあれば指摘してください。」テストそのものの書かせ方はAIとテスト駆動開発で扱っています。

AIが書いたコードを鵜呑みにしないためのテスト・レビュー全体の進め方はAIが書いたコードのテストとレビューで解説しています。この記事はその中の「レビューを依頼する」場面に絞った文例集という位置づけです。実装そのものを依頼するプロンプトの組み立て方はコーディング向けプロンプト実践、指摘を受けて直す際の進め方はリファクタリングの頼み方もあわせてご覧ください。

観点を指定しないとどうなりますか？

「レビューして」とだけ依頼すると、AIは一般的な指摘を広く浅く返す傾向があります。セキュリティや可読性など見てほしい観点を指定すると、その観点に絞った深い指摘が得られやすくなります。

複数の観点を一度に頼んでもいいですか？

2〜3個までなら問題ありませんが、観点が多すぎると指摘が浅くなりがちです。優先度の高い観点から1〜2個ずつ依頼し、必要に応じて別の観点で再依頼するほうが精度を保ちやすくなります。

この記事とAIコードレビューの基本記事はどう違いますか？

基本記事はAIの出力を鵜呑みにしないためのテスト・レビュー全体の進め方を扱うのに対し、この記事はレビューを依頼する際の具体的な文例に絞って紹介しています。あわせて読むと理解が深まります。