GitHub、Copilot code reviewが6000万件を突破 AI時代のreviewボトルネック解消を狙う

XでGitHubが発表したこと

2026年3月20日、GitHubはCopilot code reviewが6000万件を突破したと発表した。注目点はメッセージの向きだ。GitHubは単なる機能更新ではなく、AI-assisted developmentによってコード出荷速度が上がる中で、reviewを支える基盤としてCopilotを位置づけている。

X投稿は2026年3月5日公開のGitHubブログ記事へリンクしており、そこではユーザーfeedbackを受けてシステムをどう変えてきたかが説明されている。焦点は「コメント数を増やすこと」ではなく判断の質であり、noiseの多いreview remarkを減らし、実際に役立つfindingと人間が理解しやすいpull request体験を目指している。

GitHubブログが示した内容

GitHubによると、Copilot code reviewの利用量は公開後10倍に増え、現在はGitHub上のcode reviewの5件に1件超を占めるという。同社はrepository contextを取得し、変更全体を横断して推論するagentic architectureへ移行し、accuracy、signal、speedの3軸で最適化していると説明する。

現在はreviewの71%でactionable feedbackを返し、残る29%では価値の低いnoiseを避けるため何も言わないとしている。

平均コメント数はreviewあたり約5.1件で、review churnは増やしていないという。

より高度なreasoning modelを採用した変更では、positive feedback rateが6%改善した一方で、latencyは16%増加したと述べている。

12,000以上のorganizationが全pull requestでCopilot code reviewを自動実行しているという。

ブログはさらに、新しい設計がreview間でmemoryを保ち、関連issueやpull requestを読み、関連するfeedbackをまとめ、単一行ではなく論理的なcode rangeにコメントを付けられると説明している。GitHubは、これがreview commentの信頼性と実行しやすさを高めたと主張する。

なぜ重要か

コード生成が安く速くなるほど、review品質は次のボトルネックになる。GitHubはCopilot code reviewでその圧力の一部を吸収できると見ている。ただし前提はコメント数の最大化ではなく、高signalなfindingへ集中することだ。これは単なるlint補助より踏み込んだ主張であり、review自体をcontext retrievalと判断を伴うagent workflowとして再定義しようとしている。

より大きな意味では、AI software delivery stackが多段構成へ進んでいることを示している。あるsystemがコードを生成し、別のsystemがそれをreviewし、その両方をbenchmarkだけでなくproductionで測る必要がある。GitHubの数字だけで長期品質が完全に証明されたわけではないが、reviewそのものが主要なAI product surfaceになりつつあることを示すには十分だ。

出典: GitHub X投稿 · GitHubブログ