執筆者：

北里 竜（ブライシス株式会社） 、片桐 汐駿（アズビル株式会社）

ソフトウェア開発の現場では、手戻り防止や品質向上のためにレビューが重要なプロセスとされています。しかし、レビューアが本来検出すべき欠陥を見逃すことや、欠陥を指摘しても作成者がそれを受け入れず、指摘が反映されないことが少なくありません。
これは、レビューが属人性の高いプロセスであり、「レビューのスキル依存」の問題が常に存在するためです。
そこで我々は、最近注目を浴びている生成AIを活用することで、この問題を解決する可能性を探ることにしました。具体的には、ChatGPTを代表とする大規模言語モデル（LLM）の強みを活かし、レビューアをアシストすることを目指しています。