はじめに
本稿では、AIコーディングアシスタントであるGitHub Copilotを、日々の開発業務、特にコードレビューとプルリクエスト（PR）のプロセスでどのように活用できるかについて、具体的な使用例を交えながら詳しく解説します。ソフトウェア開発の品質と効率を左右するこれらの工程を、Copilotがいかに支援してくれるのかを見ていきましょう。
参考記事
- タイトル: How to use GitHub Copilot to level up your code reviews and pull requests
- 著者: Melissa Pastore
- 発行元: GitHub Blog
- 発行日: 2025年8月8日
- URL: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/how-to-use-github-copilot-to-level-up-your-code-reviews-and-pull-requests/
要点
- GitHub Copilotは、コードレビュー時に繰り返し部分のリファクタリングや特定言語のベストプラクティスに沿った改善案を具体的に提案できる。
- プルリクエストの説明文作成において、煩雑なMarkdownテーブルの整形を自動化し、データの提示を容易にする。
- プルリクエストの変更内容に基づき、要約文を自動で生成することで、レビュアーが内容を素早く把握できるよう支援する。
- レビュアーが不慣れなコードをレビューする際、Copilotにコードの解説を求めることで、理解を深め、より質の高いフィードバックを可能にする。
- Copilotは開発者を支援するツールであり、人間のレビューを完全に代替するものではない。むしろ、開発者がより本質的な課題に集中するための時間を創出するものである。
詳細解説
プルリクエストとコードレビューの重要性
本題に入る前に、基本的な用語について確認しておきましょう。
- プルリクエスト（Pull Request / PR）: 開発者が行ったコードの変更（新機能の追加やバグ修正など）を、プロジェクト本体のコードベースに取り込んでもらうために、他の開発者にレビューを依頼する機能です。変更内容とその意図を明確に伝えることが重要になります。
- コードレビュー: プルリクエストに対して、他の開発者が変更内容を精査し、問題点や改善点をフィードバックするプロセスです。コードの品質を担保し、バグを未然に防ぎ、チーム全体の知識レベルを向上させるという重要な役割を担います。
これらのプロセスは、高品質なソフトウェアを開発するために不可欠ですが、時間と手間がかかる作業でもあります。GitHub Copilotは、このプロセスにAIの力を取り入れることで、開発者の負担を軽減し、より効率的で質の高いコラボレーションを実現します。
1. コードレビューにおけるCopilotの活用法
チームメイトのコードをレビューする際、「もっと良い書き方があるのに」と感じても、具体的な修正コードを提示するのは手間がかかります。そんな時、Copilotが役立ちます。
改善案の提案
レビュー中のコードの横にあるCopilotアイコンをクリックし、具体的な指示を与えることで、改善案を生成させることができます。
例えば、参考記事ではRuby on Railsのコードに繰り返しが多いことに気づき、Copilotに次のようなプロンプト（指示）を与えています。
「このRuby on Railsのコードを、繰り返しを減らすようにリファクタリングしてください。」
Copilotは、開発者自身が書くであろうコードと遜色のない提案を即座に生成しました。これにより、レビュアーはコードを自ら書く時間を節約し、より高レベルな視点でのフィードバックに集中できます。
ベストプラクティスの確認
複数のプログラミング言語を行き来していると、特定の言語の慣習や最適な書き方を忘れてしまうことがあります。Go言語のコードをレビューしていた筆者は、変数宣言のベストプラクティスについて確認するために、Copilotにこう尋ねました。
「このコードの追加部分は、Go言語の変数宣言に関するベストプラクティスに従っていますか？もし従っていない場合、改善案を提案してください。」
Copilotは的確な提案を生成し、レビュアーは自信を持って、より具体的で実践的なコメントを返すことができました。
2. プルリクエスト作成の効率化
プルリクエストを作成する際には、変更内容をレビュアーに分かりやすく伝えるための説明文が不可欠です。Copilotはこの作業も手伝ってくれます。
Markdownテーブルの自動整形
ページの読み込み速度を改善する修正を行った際、変更前後のパフォーマンスデータを表で示したい場合があります。スプレッドシートのデータを手作業でMarkdownのテーブル形式に変換するのは非常に面倒です。
参考記事では、Copilotに次のようなデータとプロンプトを与えました。
「このデータを、GitHubのプルリクエスト説明文に貼り付けられるGitHub Flavored Markdownのテーブル形式に整形してください：[ここにスプレッドシートのデータを貼り付け]」
Copilotは、以下のような整然としたMarkdownテーブルを即座に出力しました。
| Test Run | Load Time Before (seconds) | Load Time After Updates (seconds) |
|----------|----------------------------|-----------------------------------|
| 1 | 1.3 | 1.2 |
| 2 | 1.2 | 1.1 |
| 3 | 1.1 | 0.885 |
| 4 | 1.3 | 1.3 |
| 5 | 1.2 | 0.918 |
| **Average** | **1.22** | **1.0806** |この機能により、客観的なデータを明確に提示することが容易になり、レビューの質向上に繋がります。
プルリクエスト要約の自動生成
プルリクエストの説明文を書くのは、開発の最後のハードルと感じることも少なくありません。Copilotは、変更内容全体を解析し、プルリクエストの要約を自動で生成する機能を提供しています。説明文の入力欄にあるCopilotアイコンから「Summary」を選択するだけで、たたき台となる文章が生成されます。たとえ後で編集するとしても、ゼロから書き始めるよりもはるかに心理的な負担が軽くなります。
3. コードの理解とセルフレビュー
不慣れなコードの解説
自分が詳しくない箇所のコードレビューを行う場合、変更内容の意図や影響範囲を完全に理解するのは難しいことがあります。このような時、Copilotに「このコードブロックは何をしていますか？」と尋ねることで、素早くコンテキストを把握できます。コードへの理解が深まることで、より洞察に満ちたレビューが可能になり、承認する変更の潜在的な影響を正確に評価できます。
セルフレビューの実施
チームメイトにレビューを依頼する前に、まずCopilotに自分のコードをレビューさせるのも有効な使い方です。自分では見落としていた細かなミスや、より良い実装方法を指摘してくれることがあります。これにより、人間によるレビューの前にコードの質を高め、レビュープロセス全体の手戻りを減らすことができます。
まとめ
本稿では、GitHub Copilotをコードレビューとプルリクエストのプロセスに組み込むことで、開発ワークフローをいかに効率化・高度化できるかを見てきました。
Copilotは、リファクタリング案の提示、面倒な書式設定の自動化、プルリクエスト要約の作成、そしてコードの解説といった多岐にわたる機能を通じて、開発者を強力にサポートします。
重要なのは、Copilotが人間のレビュアーを置き換えるものではないという点です。むしろ、定型的で時間のかかる作業をAIに任せることで、私たち開発者は、設計思想の妥当性やアーキテクチャの整合性といった、より創造的で本質的な問題に集中するための貴重な時間を得ることができます。
Copilotを賢く活用し、日々の開発プロセスをさらに良いものにしていきましょう。
