生成AI時代のソフトウェア開発 ―ツールを賢く選択、評価、活用し、より速く効率的な開発を進めるために

3章バグ検出とコードレビュー

会社の収益を担う製品を開発するために高給のソフトウェアエンジニアを雇ったにもかかわらず、本番で代償の大きいバグを出して売上を失う、そんな事態を想像してみてください。経営者にとっては悪夢のような話ですが、残念ながら日常的に起きています。ソフトウェアは産業全体を自動化し、長大な手作業を置き換え、これまで不可能だったことを可能にしてきました。それでも、バグが製品の中心的な機能を損なってしまえば、その自動化は十分な効果を発揮できません。

こうした根本的なリスクを抑えるため、長年にわたり品質保証（QA）に特化した職種（QAエンジニア、QAアナリスト、テストエンジニアなど）が整備されてきました。本番デプロイ前にバグを見つけ出すためのプロセスも数多く構築されており、大きく次の2種類に分類できます。

コードレビュー

開発中に実施されるプロセスで、コードが本番環境に投入される前にチームメンバーがお互いのコードをレビューします。一部のチームでは、プルリクエスト（PR）をマージする際には最低限の人数のメンバーがレビューおよび承認しなければなりません。

品質保証

開発後に行われるプロセスで、コードが本番環境に投入される直前の最終的な「ゲートキーパー」として機能します。この段階では、本番環境に近い環境で手動または自動テストを実施し、ユーザーの行動を模倣することで、コードレビューで漏れてしまうバグを検出します。

どちらのプロセスでも何らかの問題を発見した場合、その問題に対するコメントを添えて、コードを開発したソフトウェアエンジニアに戻されます。ここで発見される問題は、単純なバグ以外にも、パフォーマンスの問題やセキュリティ上の問題、その他の不具合などが対象となります。

こうしたプロセスはソフトウェア開発チームに欠かせないものの、時間がかかり予測しづらい面もあるため、本番バグの発生を完全には防げずボトルネックになりがちです。AIツールの登場以降、業界ではコードレビューの自動化やバグ検出プロセスの迅速化・確実化に注目が集まり、すでに数千ものソフトウェアエンジニアリングチームがAIベースの自動コードレビューツールを活用しています。 ...