Claude Codeでレビュー負荷軽減──KINTOテクノロジーズが実践する「説明補助ツール」としての生成AI活用術

【A-8】生成AI時代の落とし穴？実装は速くてもレビューが詰まる ― 私たちの解決アプローチ

　生成AIの普及により、コーディングの効率は劇的に向上した。しかし、その恩恵の陰で新たな課題が浮上している──AIが生成する複雑で冗長なコードによって、コードレビューの工数が急増しているのだ。この問題に対して、KINTOテクノロジーズ my route開発部でAndroidアプリエンジニアを務める小林利衣氏は、レビュー負荷増加の構造的要因を分析し、AIの説明能力を活用したレビュー効率化手法を提案。Claude Code Actionを活用した要約生成とコミュニケーションコスト削減のアプローチを示した。

生成AIを導入したのに工数が増加？複雑で冗長なコードが招いたレビュー負荷増加

　トヨタ自動車の子会社であるトヨタファイナンシャルサービスの傘下で、モビリティサービスの技術開発を担うKINTOテクノロジーズ。小林氏が担当するMaaSアプリ「my route」は、九州エリアを中心に展開され、リアルタイム運行情報やパーソナライズされたお出かけ情報、デジタルチケット機能などを提供している。

KINTOテクノロジーズ株式会社 my route開発部 小林 利衣氏

　同アプリのAndroid開発を担当する小林氏は、2017年に新卒でSIerに入社後、C言語による組み込み開発からWeb開発を経てモバイルアプリ開発に転身。2023年12月にKINTOテクノロジーズに入社した。

小林氏が担当するMaaSアプリ「my route」

　小林氏のチームでも生成AIによるコーディングを積極的に導入している。「私たちのチームは規模が大きく複雑な仕様が多いアプリを担当しています。納期前に割り込み作業が入ることが多く、余裕がなくなりミスが増加することが課題でしたが、生成AIのコーディング導入によって負担が減り、工数削減によって余裕が生まれました」と小林氏は導入効果を語る。

　しかし、その一方で新たな問題が浮上した。生成AIが複雑で冗長なコードを生成した結果、レビューが困難になり、結果として工数が増加してしまう逆転現象が生じた。せっかく生成AIでコーディング工数を削減したはずが、レビュー工数の増加によって全体の生産性向上が相殺されてしまったのだ。