この記事のポイント
この記事はChatGPTを活用したコードレビューの具体的な手法について説明しています。- ChatGPTを使えば、開発スピードの向上とコード品質の改善が見込めます。
- プログラミング初学者でもメンターとしてChatGPTを活用できるため、学習支援にも役立ちます。
- しかし、ChatGPTはコードのパフォーマンス向上や静的型付け言語のレビューには限界があるため注意が必要です。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
プログラミング開発のコードレビューはバグの発見やコード品質の向上に欠かせないプロセスですが、従来の方法では人手が必要であり、多大な時間と労力を必要とします。
そこで注目されているのが、ChatGPTを活用した効率的なコードレビューです。
この記事では、ChatGPTを利用したコードレビューの方法やそのメリット、注意点について解説していきます。 プロセスの効率化やコストの削減はもちろん、レビュアーの技量に左右される事なくコードレビューを行う事が可能なので、浮いたリソースを他の作業に割けるようになります。
エンジニアの方はもちろん、プログラミングを学習中の方も、ChatGPTを活用してコードレビューを効率化しましょう。
最新モデル、ChatGPT4o(GPT-4o)について詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください⬇️
ChatGPT-4o(GPT4 omni)とは？使い方、料金など詳細を徹底解説！
目次
ChatGPTはコードレビューに活用できる？
ChatGPTは、学習した大量のデータを元に自然言語での会話が可能な言語モデルです。
幅広いタスクに利用することが可能ですが、実はコードレビューをはじめとするプログラミングにも活用することができます。
様々なプログラミング言語・フレームワークについて理解した上で、適切かつ丁寧なフィードバックを返してくれるので、ChatGPTは開発プロセスにおいて非常に優秀なアシスタントとして活躍します。
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ChatGPTでコードレビューする方法
ChatGPTを使ったコードレビューの基本的な流れは以下の通りです。
- レビュー対象のコードと、コードの改善点やバグ、セキュリティ面の懸念などをChatGPTに提示する
- ChatGPTが自然言語でフィードバックを返す
- 必要に応じて会話を続け、より具体的なアドバイスを引き出す
ここからは、実際の出力例を交えつつ解説していきます。
実際の手順と出力例
それでは、先程の手順に沿って実際にコードレビューをしてもらいます。今回は分かりやすい様に、「1~100の数字の中からランダムに20個を取り出し、降順に並び替えるアルゴリズム」を使用します。
使用するコードは以下の通りです。
data = random.sample(range(1,100), 20)
print("ソート前の整数列は：",data)
for i in range(1,len(data)):
x = data[i]
j = i-1
while j >= 0 and data[j]<x:
data[j+1] = data[j]
j = j-1
data[j+1] = x
print("ソート後の整数列は：",data)
まず、ChatGPTに「レビューしてもらいたいコードと改善点」をChatGPTに送ります。
コードを添付して質問する
すると、ChatGPTは送ったコードに対して改善点を5つ提示してくれました。
ChatGPTによるコードレビュー
さらに、改善点を反映したコードも一緒に一緒に示してくれています。
手順3の2
フィードバックによると、変数の名前を意味のある名前に変更することで、コードの可読性を上げたり、並び替える処理をまず関数で定義することで、もう一度別のデータセットで使う時の利便性を高めていることが分かります。
上記は一例ですが、この他にも「送ったコードにエラー処理を追加して」や、「よりパフォーマンスが良いアルゴリズムに変えて」など、質問の仕方を工夫することで、より良いアドバイスを引き出すことも可能です。
このようにChatGPTは、開発者との対話を通じてコードレビューに活用できます。機械学習によって大量のコードを分析しているため、人間のレビュアー以上の洞察も提供してくれる場面があります。
ChatGPTでコードレビューを行うメリット
ChatGPTをコードレビューに活用することで、単なる作業の効率化やコストの削減のみならず、人の手によるコードレビューに起因する問題や懸念点までも解決する事が可能です。
ここでは、ChatGPTをコードレビューに活用するメリットをそれぞれ解説していきます。
フィードバックまでの時間が短い
人間のレビュアーがスケジュール調整を必要とするのに対し、ChatGPTを利用することでリアルタイムでコードレビューが行えます。これにより、開発スピードが飛躍的に向上します
人間とは異なる視点のアドバイス
ChatGPTは膨大なコードベースを学習しているため、人間のレビュアーにはない視点でアドバイスをしてくれることがあります。
固定観念にとらわれず、斬新な改善策を提案してくれる場面もあるでしょう。
学習ツールとして利用できる
コーディングの学習を完全に1人で行うのは、非常にハードルが高いです。
また、上司やメンター等に質問できる環境にいるとしても、人間相手に何度も質問を繰り返すのは気がひけますし、関係性によっては質問しずらい事もあるかと思います。
一方、ChatGPTはどんなに初歩的な事でも丁寧に解説・フィードバックを提供してくれる上に、AIである事から24時間、いつでも気兼ねなく質問することが可能です。
つまりプログラミング経験が浅い人や新人エンジニアにとって、非常に優秀なメンターとなり得ます。
人為的なミスやスキルに左右されにくい
人の手によるコードレビューにおいては、人為的ミスによるバグの見落としや、個人の経験や知識によってその結果が左右されてしまう可能性が高いです。
ChatGPTをコードレビューに活用する事で、注意力の限界から生じる見落としを防ぎ、レビュアー個人の技量や経験の偏りにも左右される事のない、安定的なレビューを実現できるといった効果が期待できます。
チームの雰囲気悪化を防げる
コードレビューは、チーム内のコミュニケーション活性化に繋がる一方、議論の仕方や、レビュアーと開発者それぞれの関係性によっては、組織内で摩擦が生じてしまうという懸念があります。
ChatGPTは感情を挟むことなく中立的かつ客観的な意見を提供してくれるので、意見の食い違いや個人的な感情による雰囲気の悪化を防ぎ、より効果的なレビュープロセスを行う事が可能になります！
コードレビューにChatGPTを使う場合の注意点
ChatGPTを使ったコードレビューは有用ですが、以下のような注意点もあります。
複雑な処理には向かない
ChatGPTは一般的なプログラミングのアドバイスやコードの可読性向上には有効ですが、そのパフォーマンスには限界があります。
特に、アルゴリズムの最適化やメモリ使用の効率化など、専門的な知識が求められる改善については、経験豊かなエンジニアや専用のツールを用いる方が良いでしょう。
言語によってパフォーマンスの差がある
ChatGPTは動的型付け言語のコードレビューには適していますが、JavaやC++のような静的型付け言語では、その型システムの複雑さから全ての問題を特定することが難しい場合があります。
特に、型の互換性や継承の問題など、言語特有の高度な機能に関するレビューは、その言語に精通したエンジニアの目を通すことが推奨されます。
まとめ
ChatGPTを使ったコードレビューは、開発スピードの改善とコードの質の向上に大いに役立ちます。AIとの対話で気軽にフィードバックを得ることが可能です。ただし、パフォーマンス改善や型システムの理解などには限界もあります。適材適所でChatGPTを活用していくのがベストプラクティスと言えるでしょう。
ぜひこの記事を参考にして、効率性と信頼性を両立したコードレビューの実現に役立ててください.
