人間は何をレビューすべきか？ AI時代のコードレビューをSOPで設計し直す

• URL: https://zenn.dev/zapabob/articles/what-should-humans-review
• 日付: 2026-06-21
• Tier: Tier 3
• 要旨: AI 時代のコードレビュー SOP 設計。AI が実装を速くすると、ボトルネックは人間のレビューに移行。非同期タイムラグ・レビュー観点のムラ・表面的指摘・巨大 diff・判断履歴欠如の 5 要因で詰まる。AGENTS.md に「やってほしくないこと」明文化・レビューポリシー策定・検証コマンド固定化で、人間は高価な判断に集中。

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AI 導入で実装速度 10 倍超。しかしレビュー待ちは変わらず。結果：開発サイクル全体は加速せず。課題詳細：(1) 非同期タイムラグで実装者・レビュアー双方に文脈再構築負荷。(2) レビュアー状態に左右されるムラ（時間・疲労・認知負荷）。(3) lint で拾える些細な指摘に時間を浪費。本来見るべき：要件充足・境界条件・データモデル無理・副作用・セキュリティ。(4) エージェント製巨大 diff（バグ修正依頼で周辺リファクタも開始）で人間に負荷。なんとなく承認 vs レビュー後回しの危険。(5) 設計理由・代替案検討・制約考慮が diff に残らず。対策：AGENTS.md 最小形に Done セクション（lint・test・build 実行確認）。Review Policy に人間見るべき項目列記（要件・ドメインモデル・設計方針・将来制約）・CI/AI に任せる項目分け（フォーマット・import・命名軽微違反・lint・未使用変数）。Rules で変更範囲制限（1 回は依頼目的最小範囲・リファクタ禁止・100 行超は分割提案）。_docs に判断履歴記録（要望・やったこと・実行コマンド・次）。人間は高価な資源→判断に集中させる。