日本経済新聞社はレビュー待ち1週間をどう縮めたか？

元記事：開発リードタイムを劇的改善！日本経済新聞社がCodeRabbitに見出す新たな開発体験

結果

日経電子版などのフロントエンド開発を担うWebチームは、協力会社のメンバーが書いたコードを日経社員がレビューする体制でした。 チームは担当社員12名と協力会社のメンバーを含めて20名超いる一方、高度な設計判断ができるテックリード的なメンバーは2名で、レビュー待ちが開発の停滞点になっていました。 CodeRabbit を入れたあと、プルリクエストを出してからマージされるまでのリードタイムは、多い時で中央値1週間だったものが約1日に縮みました。

何をしたか

日経のチームは試験導入の段階で、デフォルトのままではレビュー頻度が多く、プルリクエストのサマリーに出るシーケンス図も情報が多すぎると感じ、シーケンス表示をオフにして頻度を少なめに絞りました。 チーム特有の規約は Markdown で書き起こす代わりに Learnings に持たせ、プルリクエストへのコメントが蓄積されて次回のレビューから適用される形にしています。 既存の実装を流用したようなコードのレビューは CodeRabbit に任せ、キャッシュの設定などシステムの稼働に影響するクリティカルな部分は人間が見る、という線を引きました。

インサイト

AI ツールを社内で通すときは、費用の上限が先に決まる形を選ぶと話が早いかなと思います。 使った分だけ払う形だと、月にいくらかかるか誰も答えられず、上長は効果ではなく費用の不確実性を見ることになります。 日経のチームが使ったユーザー数に応じた定額課金は、現場が利用量を気にせず試せる形でもあり、判断を「効果があるか」だけに絞ってくれます。