全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした

ARANK

はじめにカウシェでは、PRの83%が人間のコードレビューを経ずに自動でマージされています。GitHub Actions上で動くAIレビュー（Claude Code Action）がPRを自動でApproveし、CIが通ればそのまま自動マージされる仕組みです。本記事では、レビュールールを毎晩自動改善する仕組みを作ることで、自分たちの運用で許容できるレベルまでAIレビューの精度を引き上げた話を書きます。これが成り立つ前提カウシェはtoCのECプラットフォームで、バックエンド・フロントエンド・モバイルを1つのモノレポで開発しています。決済や認証など不可逆な領域は人間がレビューしていますが、それ以外は万一バグが出ても迅速にロールバックや修正デプロイで対応できるので、auto-mergeという選択肢が取りやすい環境です。その上で、83%の自動マージはAIレビューの精度だけで成り立っているわけではなく、以下の前提があります。コード品質の担保テストバックエンドでは原則としてE2Eテストを書いていますgRPCエンドポイントごとに正常系・異常系をステータスコード別に検証していて、テストと実装は原則セットで出しますAIレビューがバグを見逃しても、E2Eテストやlintを含むCIパイプラインで…