【ITニュース解説】How I Use GitHub Copilot to Review Code and Pull Requests

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、ソフトウェア開発の現場では「プルリクエスト（PR）」と「コードレビュー」という作業が非常に重要だ。プルリクエストは、自分が加えたコードの変更をチームの他のメンバーに提案し、その変更内容を一つにまとめる仕組みだ。これにより、チーム全体で変更点について議論し、より良い形に改善していくことができる。しかし、この一連のプロセスは、どうしても多くの時間を必要とする場合がある。

この時間的な負担を軽減するために、近年注目されているのがGitHub CopilotのようなAIツールをコードレビューに活用する方法だ。従来の人間が行うコードレビューを補完するものとしてCopilotを利用することで、レビューにかかる手間を減らせる。GitHub Copilotは、まるで熟練したアシスタントのように、論理的なバグ、潜在的なパフォーマンスの問題、好ましくない設計パターン（アンチパターン）といった基本的な問題点を自動的に検出し、コードの品質を向上させるための修正案まで提示してくれる。

GitHub Copilotは元々、コードエディタ内でコードの自動補完や提案を行うツールとして使われることが多かった。しかし、機能が進化するにつれて、その利用範囲はコードエディタの中だけに留まらず、コードレビューのような日々の開発業務の他の側面にも広がってきた。

コードレビューの役割は、時代とともに変化してきた歴史がある。以前は、コードレビューの主な目的はバグを見つけることだった。レビュアー（レビューする人）は、コードが本番環境にデプロイされる前に、品質を保証する最後の門番としてエラーを発見する役割を担っていた。しかし、時が経つにつれて、コードレビューの役割は拡大した。チームはプルリクエストを単にバグを見つけるだけでなく、チーム内で知識を共有したり、コードの設計の一貫性を保ったり、コードベース全体に対するチームの共同責任を築いたりするためにも使うようになった。この変化により、レビュアーはコードの意図、保守性、アーキテクチャといった、より高レベルな側面に焦点を当てる必要が出てきた。ところが、依然として低レベルな技術的な問題のチェックに多くの時間と注意が費やされてしまい、本来集中すべき高レベルなレビューの妨げになるという課題があった。ここで、自動化、特にAIの技術が重要な役割を果たすようになってきている。

AIコードレビューとは、ソフトウェアアプリケーションのコードを自動的に評価し、潜在的な問題や非効率性を見つけ出すプロセスのことだ。この技術は、機械学習モデルを使ってコーディングエラーを特定・修正したり、コードのパフォーマンスを最適化したり、さらには改善のための具体的な推奨事項を提案したりする。

GitHub Copilotをコードレビューで活用する具体的な方法はいくつかある。

一つ目の使い方は、新しいプルリクエストをレビューする際の一番最初のチェックだ。チームメイトに時間を割いてプルリクエストのレビューを依頼する前に、まずGitHub Copilotに最初のレビューを行わせることができる。Copilotは変更されたコードを素早くスキャンし、明らかなバグを発見したり、より簡潔なコードに書き換えるためのリファクタリング案を提案したりする。また、プルリクエストの内容を分かりやすくまとめた要約文のドラフトまで作成してくれるため、それを基に自分で修正を加えることで、レビュー依頼前の準備を効率的に進められる。

二つ目の使い方は、不慣れなコードや複雑なコードの理解を深めることだ。開発を進めていると、時には他人が書いた、あるいは自分が過去に書いたものの今はもう記憶にない、分かりにくいコードや複雑なコードに出くわすことがあるだろう。そのような場合、そのコードブロックをただハイライト表示し、GitHub Copilotにその目的を説明するよう指示するだけで、コードが何をしているのかを明確に理解できる。例えば、「この関数は何をするのか説明してほしい」とか、「このコードを要約してほしい」、「このブロックの目的は何か」といった簡単な指示で、Copilotは詳細な説明を生成してくれる。コードの断片を選択して、「これは何をしているのか？」と尋ねたり、高レベルな要約、ステップバイステップの実行手順、主要な変数や副作用の短いリストなどを要求することも可能だ。得られた結果の信頼性を高めるためには、「一文で要約し、次に三つのリスクを挙げてください」のように、具体的なプロンプト（指示）を出すことが重要だ。そして、Copilotの出力を元のコードと照らし合わせながら確認し、その説明を元に、さらに具体的なテストを作成したり、追加の質問をしたりする出発点として活用できる。このようにCopilotが簡潔な説明を提供してくれることで、コードが何をしていて、なぜそのようになっているのかをより明確に理解できるようになるのだ。

三つ目の使い方は、コードレビューを行う際にCopilotの提案を参考に判断を支援することだ。時には締め切りが迫っており、すべての詳細を手作業で確認する時間がない、といった状況も発生するだろう。そのような時、GitHub Copilotに頼ることで、プルリクエストのさまざまな側面を評価してもらうことができる。例えば、コードの構文が正しいか、あるいはチームで定めている標準的なベストプラクティス（最善の開発手法）に従っているかといった点をCopilotに確認してもらうことがある。たとえ会社の内部的なコーディング標準を直接Copilotに学習させることはできなくても、Copilotの提案を自分の知っている会社の慣習と比較することで、レビューの精度を高められる。

具体的な事例を挙げると、最近、Javaコードのレビュー中に、Null参照（プログラムがデータのない場所を参照しようとしてエラーになる問題）の潜在的な問題に気づいたことがあった。その際、完全な説明を自分で書く代わりに、Copilotにそのコードの断片を分析させ、自分の懸念が妥当かどうかを確認するよう依頼した。Copilotの応答は、まさに自分が指摘したリスクを強調し、より安全なアプローチを提案してくれたため、自分のレビューコメントがより正確で、具体的な行動につながるものになった。

別の例として、ある開発者がHttpClientというWebリソースに接続するためのオブジェクトを、複数のメソッド内で直接毎回新しくインスタンス化していたケースがあった。これはリソースリーク（使わなくなったリソースが解放されずに残り続ける問題）やパフォーマンスの問題につながる可能性があると疑ったので、Copilotに代替案を尋ねた。Copilotは、HttpClient.newBuilder()を使って構築されたHttpClientを共有リソースとして利用したり、接続プールを活用したりすることを推奨した。これはJavaにおけるベストプラクティスと一致しており、自分のフィードバックの正当性を強化する助けとなった。

結局のところ、ただコードを書き上げるだけでは仕事の半分しか終わっていない。本当に重要なのは、そのコードを適切にレビューし、潜在的な問題を本番環境に投入する前に発見することだ。GitHub Copilotは、このプロセスにおいて画期的な変化をもたらすツールとして、開発者の強力な味方となっている。