この記事は HowTelevision Advent Calendar 2025 2日目の記事です。25日まで連続投稿します。
アドベントカレンダー2日目は、AIによる開発効率向上に関する取り組みを紹介します！
はじめに
弊社のプロジェクトで、オニオンアーキテクチャ + DDD によるバックエンド開発を行うことになりました。しかし、チーム内でこのアーキテクチャによる開発経験があるメンバーは自分のみ。実装方法やルールをチーム全体に周知する必要がありました。
Claude Code の Skills を活用した実装支援
弊社では積極的に開発へAIを取り入れており、各メンバーがClaude Codeを利用できる環境が整っています。そこでまず、当時Claudeに追加されたばかりの「Skills」機能を活用し、エージェントにコーディングスタイルを適用できるようにしました。
TypeScriptによるオニオンアーキテクチャ + DDD の開発に特化したSkillsを作成し、メンバーへ配布。これにより、アーキテクチャに対する深い理解がないメンバーでも、ある程度の実装が可能になりました。
新たな課題：コードレビューのボトルネック
しかし、ここで別の問題が浮上しました。コードレビューです。
実装は各メンバーができるようになったものの、レビューができるのは依然として自分のみという状態でした。さらに、エージェントによるコーディングにより、PRあたりのコード量も増加。レビューがますますボトルネックになっていきます。
レビューを通じたフィードバックでメンバーのアーキテクチャ理解を深める取り組みは続けていましたが、指摘項目がすぐに減るわけではなく、限界を感じていました。
実装ガイドの作成
同時期に新規メンバーの参加もあったため、ある程度実装が進んだバックエンドの実装ガイドを作成することにしました。
このガイドはClaude Codeと対話しながら作成し、以下の内容をまとめています。
- 各レイヤーでの実装方針
- なぜそのような実装になるのかという設計意図
- 避けるべきNGパターン
GitHub Copilot によるレビュー自動化
ガイドを作成していく過程で、「GitHub Copilotによるレビューをもっと活用できないか」というアイデアが生まれました。
公式ドキュメントを調べたところ、copilot-instructions.md にレビュー用のプロンプトを設定できることが判明。そこで、Claude Codeを使い、公式ドキュメントと作成した実装ガイドをもとにレビュー用プロンプトを生成しました。
実際に適用してみると、PR作成時にGitHub Copilotが自動でレビューを行い、指摘コメントを残してくれるようになりました。
得られた効果
この仕組みにより、基礎的なアーキテクチャ違反などはCopilotが機械的に検出し、改善案を提案してくれます。人間のレビュワーがレビューする際には、その観点は既に担保された状態になっているため、細かいコーディング規約のチェックから解放され、よりビジネスロジック寄りのレビューに集中できるようになりました。
継続的な改善
ただし、GitHub Copilotによるレビューにも限界があり、すり抜けるケースは存在します。その場合は人間のレビュワーが指摘を行います。
すり抜けたケースについては、その都度GitHub Copilotのレビュー観点に追加していきます。追加するプロンプトもAIに作成させることで、効率的にレビューの質を向上させる取り組みを継続しています。
まとめ
AIを活用することで、アーキテクチャの知見共有から実装支援、そしてコードレビューまで、チーム開発の各フェーズを効率化できました。特に、Claude CodeのSkillsとGitHub Copilotのレビュー機能を組み合わせることで、属人化しがちな専門知識をチーム全体で活用できる仕組みを構築できた点は大きな成果でした。
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