【ITニュース解説】Claude Code GitHub Actionsを用いて不要になったコードを削除するPull Requestを自動生成する

システム開発において、プログラムのソースコードは日々変化し、追加や修正が繰り返される。この過程で、一時的に必要だったコードや実験的なコード、デバッグ用のコードなどが、用済みになった後もそのままコードベースに残ってしまうことが頻繁に発生する。このような不要なコードは、時間の経過とともに蓄積され、様々な問題を引き起こす。

まず、コードベース全体の可読性が低下する。本来の機能とは関係のない、あるいはすでに使用されていないコードが混在することで、新しくプロジェクトに参加したメンバーや、久しぶりにその部分のコードを触る開発者にとって、コードの意図を理解する妨げとなる。これは、コードを読むための時間や労力が増大する。

次に、保守性が低下する。不要なコードが存在することで、どのコードが現在使われているのか、どのコードが変更しても問題ないのかの判断が難しくなる。誤って不要なコードを変更してしまい、意図しないバグを引き起こすリスクもある。また、プログラムが複雑化し、新しい機能を追加したり既存の機能を改修したりする際のハードルが上がってしまう。開発者は常に「このコードは本当に必要なのか？」という疑問を抱えながら作業することになり、認知的な負荷が増加する。

このような問題を解決するために、不要なコードを定期的に見つけ出し、削除する作業が求められるが、これは手作業では非常に手間がかかり、開発者の貴重な時間を奪う。そこで、この記事では、AIと自動化ツールを組み合わせることで、この課題を効率的に解決する画期的な方法を紹介している。具体的には、AIの一つであるClaude Codeと、開発ワークフローを自動化するGitHub Actionsを活用して、不要なコードを削除するためのPull Request（プルリクエスト）を自動で生成するシステムが構築された。

このシステムの基本的な流れは以下のようになる。まず、定期的に（例えば毎日）自動で実行されるGitHub Actionsがトリガーとなる。GitHub Actionsは、コードリポジトリ上での特定のイベント（例えばコードのプッシュやプルリクエストの作成）を検知したり、スケジュールに基づいて特定のタスクを実行したりできる自動化ツールだ。このGitHub Actionsのランナーと呼ばれる実行環境上で、不要なコードを検出するためのスクリプトが動く。

この記事の例では、「一時的なコード」として、開発者が一時的にメモとして残すfixmeというコメントが一定期間（例えば2週間以上）残っているコードをターゲットにしている。スクリプトは、git grepというコマンドを使って、コードベース全体からこのfixmeコメントを探し出す。git grepは、指定した文字列をGitリポジトリ内のファイルから効率的に検索するコマンドだ。

次に、検出されたfixmeコメントが付いたコードが本当に不要であるかを判断するために、git blameというコマンドが使われる。git blameは、コードの行ごとに誰がいつその行を変更したかを確認できるツールだ。これにより、fixmeコメントが付けられた行がいつから存在しているか、つまりどのくらい古いコードなのかを調べることができる。2週間以上前に付けられたfixmeコメントが残っている行を、削除候補として特定する。

これらの削除候補となるコード片と、その周辺のコード、そしてファイル名などのコンテキスト情報を集めて、AIであるClaude Codeに渡す。Claude Codeは、入力されたコードとコンテキストを分析し、そのコードが本当に削除すべきものかどうかを判断する。単に削除するだけでなく、削除した場合にどのような影響があるか、あるいは代替となるより良いコードがあるかといった点も考慮し、具体的な修正案や削除する理由、そして自動生成されるPull Requestの説明文を提案する。

AIからの提案内容に基づいて、GitHub Actionsは実際のファイルの変更を作成する。つまり、特定されたfixmeコメントとその対象となる不要なコードを削除する変更だ。そして、この変更を基に、GitHub上に新しいPull Requestを自動で作成する。Pull Requestとは、開発者が自分の変更内容を他のチームメンバーにレビューしてもらい、最終的にメインのコードラインに統合してもらうための仕組みだ。自動生成されたPull Requestには、Claude Codeが作成した詳細な説明文や、変更内容が記載されており、チームメンバーはそれを見てレビューを行い、承認すれば不要なコードがコードベースから削除されることになる。

このシステムを導入することで、開発チームは多くのメリットを享受できる。まず、不要なコードが自動的に検出され、削除のPull Requestが提案されるため、コードベースの健全性が維持されやすくなる。これにより、常にクリーンで保守しやすい状態が保たれる。開発者は手動で不要なコードを探し出す手間から解放され、より重要な開発タスクに集中できるようになる。また、コードレビューの際も、不要なコードが減ることで、本来の機能に関する変更点に集中しやすくなり、レビューの効率も向上する。

さらに、この取り組みは、AIを開発・運用プロセスに組み込む具体的な成功事例としても注目される。AIは単なるチャットボットとしてだけでなく、このように特定の課題解決のために自動化ツールと連携させることで、開発現場の生産性や品質を大きく向上させる可能性を秘めていることを示している。

結果として、コードの可読性と保守性が向上し、新しいメンバーのオンボーディングがスムーズになるだけでなく、将来的なシステムの拡張や改修も容易になる。開発チームは、より少ない労力で高品質なソフトウェアを開発し続けることができるようになる。これは、現代のソフトウェア開発において不可欠な、効率的で持続可能な開発ワークフローを構築するための一歩となるだろう。