Anthropic は、Claude Code のコード レビューを一般公開し、2026 年 3 月に入力した調査プレビューからマルチエージェント プル リクエスト レビュー システムを移動しました。一般公開リリースには、より迅速なレビュー、より簡潔な調査結果が含まれており、The Next Web のレポートによると、採用組織には 50,000 ドルのクレジットが付与されます。

このシステムは、2026 年 3 月 9 日にチーム プランとエンタープライズ プランのリサーチ プレビューとして初めて導入され、AI エージェントのチームを派遣してすべてのプル リクエストを検査します。 Anthropic は当時、エンジニア 1 人あたりの自社コード出力が前年比 200% 増加し、コード レビューがボトルネックになったと述べました。コード レビューを社内に導入する前、実質的なレビュー コメントを受け取ったのは、同社のプル リクエストのうち 16 パーセントのみでした。導入後、この数字は 54% に上昇しました。 この件の詳細は、人工知能の最新情報をご覧ください。

マルチエージェントレビューパイプラインの仕組み

Anthropic のコード レビュー ドキュメントによると、各レビューは Anthropic インフラストラクチャ上で 4 つの段階で実行されます。まず、複数のエージェントが diff とその周囲のコードを並行して調べて、潜在的な問題を見つけます。次に、検証ステップで各候補結果を実際のコードと照合してチェックし、誤検知を除外します。 3 番目に、残りの結果が重複排除され、重大度によってランク付けされます。最後に、結果がプル リクエストに投稿されます。

各レビューでは、関連する特定の行に関するインライン コメント、概要、および結果をリストした「Claude Code Review」という名前のチェック実行が残されます。特に、チェック実行が失敗として結論づけられることはなく、レビューでプル リクエストが承認またはブロックされることはありません。マージの決定は人間のチームに残ります。レビューでフラグを立てる価値のあるものが見つからなかった場合、チェック実行では問題が見つからなかったことが報告されます。

デフォルトでは、コード レビューは、設定のフォーマットやテスト カバレッジの欠如ではなく、正確さ、つまり本番環境を破壊する可能性のあるバグに焦点を当てます。リポジトリは REVIEW.md および CLAUDE.md ガイダンス ファイルを使用してフラグを立てる内容を調整できます。Anthropic のドキュメントには、REVIEW.md はベースまたはデフォルト ブランチから読み取られると記載されています。プル リクエスト自体の変更からは決して読み取られません。これは、プル リクエストが独自のレビュー基準を書き換えることを防ぐ設計上の選択です。

より迅速なレビューとより静かな調査結果

Anthropic 社は、調査のプレビュー期間を利用してレビューを迅速化し、重要なバグを見つけやすくし、各リポジトリへの調整を容易にしたと述べました。同社によると、現在ではほとんどのレビューがプレビュー時よりもおよそ 3 倍の速さで完了し、通常のレビュー時間は約 20 分から 6 ～ 10 分に短縮されています。

調査結果自体も再フォーマットされました。 Anthropic 氏によると、今回の調査結果では、問題、その原因、および修正方法が数文で説明されています。管理者は各リポジトリにクイック、標準、または詳細レビュー レベルを割り当てることができますが、より徹底的なレベルではコストが高くなります。 Anthropic 氏は、プレビュー ユーザーは「より静かな」、各変更に合わせたサイズのレビュー、つまり一般公開リリースを形作ったフィードバックを求めていると指摘しました。

Anthropic の内部数値が示すもの

同社は、ほぼすべての内部プルリクエストについてコードレビューを実行した結果の統計を公開しています。 Anthropic 氏によると、1,000 行以上変更された内部プル リクエストについては、84% が調査結果を受け取り、それぞれ平均 7.5 件の問題があったとのことです。 50 行未満のプル リクエストは、検出結果を受け取る割合が 31% に減少し、平均 0.5 件の問題が発生しました。これは、システムが変更の規模に応じて監視を拡大していることを示しています。エンジニアが不正確とマークした調査結果は 1% 未満でした。

Anthropic 氏はまた、早期アクセスの使用による具体的な問題についても指摘しました。それは、同期のたびに ZFS 暗号化キー キャッシュを静かに消去していた TrueNAS のオープンソース ミドルウェアの潜在的な型不一致のバグであり、プル リクエストが触れた隣接コードの既存の問題です。

チームがそれを有効にする方法

コード レビューを有効にするには、管理者が Claude Code 設定でコード レビューを有効にし、Claude GitHub アプリをインストールして、リポジトリを選択します。有効にすると、個々の開発者による構成を必要とせずに、新しいプル リクエストに対してレビューが自動的に実行されます。チームは、リポジトリがプル リクエストを開いたときに 1 回レビューを実行するか、プッシュごとにレビューを実行するか、リクエスト時のみにレビューを実行するかを選択でき、書き込みアクセス権を持つユーザーは誰でも @claude review にコメントすることでレビューをトリガーできます。ドラフトとフォークは自動レビューから除外されます。

レビューは、読み取り専用リポジトリにアクセスできる管理された環境で実行され、ビルドや実行を行わずに diff と周囲のコードから作業します。セルフホスト環境では実行されません。コード レビューは、各レビューを実行するクロード モデルを選択します。管理者設定にはモデルの選択はありません。

要件と制限事項

このサービスには、チームまたはエンタープライズ プランと、データ常駐機能を備えた GitHub Enterprise Server および GitHub Enterprise Cloud など、GitHub でホストされるリポジトリが必要です。ゼロ データ保持が有効になっている組織、または HIPAA 構成が適用されている組織は利用できません。また、Anthropic の業務提携契約の対象になっておらず、顧客管理の暗号化キーを使用している組織はまだ利用できません。開発者が Amazon Bedrock 経由で Claude Code にアクセスする場合でも、Claude 組織が必要です。

混雑した市場に新たな現職者が誕生

AI が生成したコードには AI が生成したレビューが必要であると考えているのは Anthropic だけではありません。 AI コードレビュー専門のスタートアップである CodeRabbit は、8 月に 15 億ドルの評価額で 1 億 4,300 万ドルを調達しており、プラットフォーム ベンダーはレビュー エージェントを開発者ツールチェーンに組み込んでいます。 Anthropic のエントリーの特徴は配布です。コード レビューはクロード コード内に同梱されており、同じチームの多くが最初にコードを書くためにすでに使用しています。

一般提供リリースにより、企業顧客向けのクロード コード ワークフローのデフォルト部分として自動化された人間による事前レビューが効果的に組み込まれます。決してマージをブロックしない、しかし 1,000 行の差分を読むのに飽きることのないレビューアをチームが採用しているかどうかは、今後数か月間マージ キューに現れるでしょう。

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