Rohan Paulによる207のGitHubプロジェクトと102万件のプルリクエストを対象としたリサーチによると、AIエージェントをコードレビューに統合することで、コード1,000行（KLOC）あたりのレビュー時間を2.5〜4.5日短縮できる可能性があります。ただし、この研究では品質面でのトレードオフが明らかになっています。AIが参加してレビューされたPRの78%〜94%には「review smells」が含まれる一方、人間だけで行うレビューでは69%〜76%です。このリサーチでは、品質低下の要因の一つとして、同じAIレビュアーのアイデンティティを繰り返し割り当てることでレビューの多様性が低下していることが挙げられています。さらに分析では、初期の段階から大規模にLLMレビューを導入したプロジェクトでは、顕著な効率向上が達成できていないことも分かりました。
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