コードレビューは単なる自動検出以上のものだ、AI置換論への批判が主張

完全自動化に反対する議論は、従来のコードレビューが単純な欠陥検出やスタイル強制を超えた価値を提供しているという前提に基づいている。批判的な見解では、現在のAIエージェントが再現することに苦慮する、人間によるレビュー者ならではのいくつかの独自の機能が存在すると主張されている。

• 理解しやすさと意図の評価: 人間のレビュー者は、コードが複雑すぎる場合や、その意図が不明確な場合にそれを指摘することができる。LLMはコードを処理することはできるが、「人間にとって正当に理解不能であること」を知らせることはできない可能性がある。
• 欠落の特定: 人間の専門家は、変更されたAPIコントラクトにおけるエラーハンドリングの欠如など、「何が足りないか」を検出することができる。これは、LLMが「欠落に対する盲目さ（absence blindness）」に陥りやすいタスクである。
• 文脈的知識: レビュー者は、最近のサービス障害、予定されている依存関係の廃止、あるいは法的要件など、リポジトリの外にある運用上の文脈を持ち込む。
• 社会的・ガバナンス的役割: コードレビューは、調整と意味付けのプロセスとして機能する。人間のレビュー者は「当事者意識（skin in the game）」を持っており、エージェントには模倣できないレベルの個人的な責任と社会的調整を提供する。