CodeRabbitがClaude Marketplaceに登場！Learn more
Atsushi Nakatsugawa
July 08, 2026
1 min read
株式会社キャリアデザインセンターは、日本の首都圏を中心に、ITエンジニアや営業職向けの転職サイトtypeを展開しています。また、typeに加えて、クライアント向けのシステムや社内で管理するためのシステムなど、転職に関わる多様なサービスを包括して提供しています。他にも姉妹サイトである女の転職typeや、ITエンジニア向けのスカウト転職typeダイレクトなども運営し、幅広いユーザーのキャリアを支援しています。
今回は、こうしたシステムの裏側を支えている、type開発課の張さんと中井さんに、『CodeRabbit』の導入背景とその成果についてお話を伺いました。
typeの開発チームは社員7名に加え、ベンダーさん2チーム（各4名）を含めた約15名という体制で動いています。デザイン以降のフロントエンドからバックエンド、インフラに至るまで、エンジニア1人が一気通貫で広範囲な開発を担っているのが特徴です。若手にも積極的に裁量を任せ、高い技術力を身につけられる環境を作っています。
一方で、当時の開発体制において大きな課題となっていたのが「コードレビューの負担」でした。
【当時の課題】
●1つのプルリクエストに対して必ず「2名体制」でレビューを行うルールがあり、現場の大きな負荷に。
●約2年前、15年稼働していた古い基盤（StrutsやJava 7等）からSpring BootやKotlinへの大規模なリプレイスプロジェクトが発足。開発メンバーは一時期20名規模にまで拡大。
●人数が増えたことでエンジニアごとのスキル差が浮き彫りになり、新たに策定した独自のコーディング規約が十分に守られない状況が発生。
●特定のシステムに精通した一部のシニアエンジニアにレビュー依頼が集中し、工数的にも品質的にも限界を迎えていた。
「少人数で幅広いシステムを担保する中で、品質向上と工数削減の両立は大きな壁でした。当時はAIコーディングは未導入で、日々の業務に忙殺されてしまっており、新しいツールを入れる余裕すら持てないほど現場は切羽詰まっていました」（張さん）
CodeRabbitというサービスを初めて知ったのは、まさにその大規模リプレイス案件でレビューの辛さがピークに達していた時期でした。「現状をなんとか打破したい」とWeb検索で辿り着いたものの、当時は導入を見送ることに。その後1〜2年が経過し、社内でAI活用を推進していこうという動きが高まる中で、改めてCodeRabbitに着目しました。
実際にトライアルとして触れてみたときの最初の印象は、良い意味で予想を裏切るものだったと言います。
「それまでに見聞きしていた他の方の感想レポートなどと比べても、『自分自身が全く気づいていなかった細かなロジックの隙やバグ』まで的確に指摘してくれることに非常に驚きました。社内のAI推進の第一歩として何に挑戦するか悩んでいた時期でしたが、これほど高い精度であれば、我々の長年の課題を解決できると強く確信しました」（張さん）
正式に導入を決定する上で最大のポイントとなったのは、「明確な工数削減の効果」でした。
現場がいかに現状のレビュー業務で逼迫しているかを上層部にデータと共に伝え、「このツールを使えば品質を上げながら確実に工数を削減できる」という点を強く訴求。その結果、費用対効果の高さが経営陣にも響き、スムーズな承認を得ることができたと言います。
さらに、他のAIツールと比較して、現場への導入ハードルの低さも大きな決定要因でした。しっかりとしたオンボーディングの手間をかけることなく、直感的に運用を始められる手軽さがあり、今ではtype開発チームだけでなく、アプリ開発チームやデータベース系のチームなど、他部署へも自発的に利用が広がっています。
「少人数組織だと、新しいことを定着させるための『教育リソース』が不足しがちです。その点、CodeRabbitは導入における学習の壁が極めて低く、すぐに現場の運用に乗せやすかったのが我々にとって何よりも助かりました」（張さん）
導入後の最も大きな効果は、2名体制だった人間によるレビューを「1名体制」 へと削減できたことです。
独自のコーディング規約に基づくファイル名の命名規則や名称ルールのチェックといった、いわゆる「機械的・定型的なレビュー」はすべてCodeRabbitに任せられるようになっています。その結果、人間のエンジニアはビジネスロジックの妥当性など、より高度で本質的な設計の確認に集中できるようになり、レビュー全体の負荷は劇的に下がっています。
運用を軌道に乗せるための工夫として、チームで定めている膨大なコーディング規約をYAMLファイルに落とし込み、CodeRabbitに読み込ませる設定を行っています。
「導入当初はピントのずれた指摘もゼロではありませんでした。しかし、規約の書き方をただの禁止事項の羅列ではなく、『チームにおける圧縮したベストプラクティス（背景や推奨例）』のような形に工夫して設定を最適化したことで、精度の高い的確なレビューが返ってくるようになりました」（中井さん）
また、AIの指摘との付き合い方にもチームならではの柔軟なルールを設けています。
「ジュニアクラスのメンバーがAIの方向違いな指摘を鵜呑みにしてしまうリスクも考慮しつつ、不要な指摘であれば『対応しない』とコメントしてそのままプルリクを進めてよい、という割り切った運用にしています。これにより、AIに振り回されることなく効率的に開発を回せています 」（中井さん）
今後CodeRabbitに期待したい改善点として、ダッシュボード機能などを用いた『エンジニア組織の分析・可視化』機能の強化を挙げています。CodeRabbitのレポート機能がさらに充実し、生産性や導入のROIが可視化されるようになれば、マネジメント層にとっても利用するメリットがさらに大きくなるとのことです。
機能面では、オートフィックス（自動修正）機能のさらなる進化に期待しています。指摘を出して終わるだけでなく、そのまま直接コードを修正してくれるようになれば、開発スピードは今よりも格段に上がります。
今後もフロントエンドの刷新などを控えているため、CodeRabbit の力をフル活用して、開発を推し進めていく予定とのことです。
CodeRabbitは今後もtype開発チームを支援し、開発生産性向上に貢献していきます！
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