AIにレビューさせてもバグが残るチェックリスト

その変更に関係するものだけ、上から拾ってみてください。

• 仕様・意図：作りたかったものと、実際の挙動は合っているか
• 業務ロジック：金額・日付・権限などの計算を、境界の値で自分で検算したか
• 変更の波及：触った関数・値を、他にどこが使っているか確認したか
• 状態・並行処理：同時実行・二重実行・途中失敗で崩れないか（該当する場合のみ）
• セキュリティ：外部入力と権限まわりで、信用してよい根拠があるか（該当する場合のみ）
• 迷ったら「この観点を見落としたら、後で困るのは誰か」を思い浮かべる

AIレビューを通してバグが残っても、それはあなたの怠慢ではありません。AIが見られない場所が、たまたまそこにあっただけです。その場所がどこかを知っていれば、次から人の目を置ける。それだけで、レビューはぐっと安心なものになります。

一度で完璧なレビュー体制は作れません。今日、5観点のうちひとつでも「あ、これは自分が見る場所だ」と分かったなら、それはもう品質を守る仕組みの始まりです。