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Claude Code リファクタ提案 vs 人手レビュー：可読性・循環的複雑度で検証

Claude Code リファクタ提案 vs 人手レビュー：可読性・循環的複雑度で検証

コードレビューは、チーム開発における品質向上の要です。しかし、レビュアーの経験やスキルによって指摘内容が変わることもあり、一定の品質を保つのは容易ではありません。最近注目を集めているのが、AI によるコードレビュー支援ツールです。その中でも Claude Code は、リファクタリング提案において高い能力を発揮しています。

本記事では、Claude Code によるリファクタ提案と、人手によるコードレビューを定量的に比較検証します。可読性指標と循環的複雑度（Cyclomatic Complexity）という 2 つの客観的な指標を用いて、それぞれの効果を測定しました。

背景

コードレビューの現状と課題

コードレビューは、バグの早期発見やコード品質の向上に欠かせないプロセスです。従来は経験豊富なエンジニアによる手動レビューが主流でしたが、チーム規模の拡大やリモートワークの普及により、レビューの負担は増加する一方です。

レビュアーは以下のような観点でコードをチェックします。

  • バグや脆弱性の有無
  • コードの可読性
  • パフォーマンス上の問題
  • 設計の妥当性
  • テストカバレッジ

これらの観点を網羅的にチェックするには、時間とスキルが必要です。

AI によるコードレビュー支援の登場

近年、AI 技術の進化により、コードレビューを支援するツールが登場しています。GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer、そして Claude Code などがその代表例でしょう。

これらのツールは、大規模言語モデル（LLM）を活用して、コードの問題点を指摘したり、改善案を提示したりします。特に Claude Code は、Anthropic 社の Claude モデルを基盤としており、高い推論能力を持っています。

以下の図は、従来の人手レビューと AI 支援レビューの位置づけを示しています。

mermaidflowchart TB
    code["コード作成"]

    subgraph traditional["従来のプロセス"]
        manual["人手レビュー"]
        feedback1["フィードバック"]
    end

    subgraph ai_assisted["AI 支援プロセス"]
        ai["AI による<br/>自動レビュー"]
        human["人手による<br/>最終確認"]
        feedback2["統合フィードバック"]
    end

    code --> traditional
    code --> ai_assisted

    manual --> feedback1
    feedback1 --> improvement1["改善"]

    ai --> human
    human --> feedback2
    feedback2 --> improvement2["改善"]

    improvement1 -.-> next1["次の開発"]
    improvement2 -.-> next2["次の開発"]

図で理解できる要点：

  • 従来は人手レビューのみでフィードバックを得ていた
  • AI 支援では、AI が一次レビューを行い、人手が最終確認する二段階構成
  • 両者とも最終的には改善サイクルに繋がる

Claude Code の特徴

Claude Code は、以下の特徴を持っています。

  • 高い文脈理解能力: コード全体の構造や意図を理解した上で提案を行う
  • 詳細な説明: なぜその変更が必要なのか、理由を明確に説明する
  • 実装可能な提案: 抽象的な指摘ではなく、具体的なコード例を提示する
  • 多様な観点: パフォーマンス、可読性、保守性など多角的に分析する

これらの特徴により、Claude Code は単なる静的解析ツールを超えた、実践的なリファクタリング支援を実現しています。

課題

コードレビューの定量評価の難しさ

コードレビューの効果を測定するのは簡単ではありません。レビューの質は主観的な要素が大きく、定量化が難しいためです。

従来のレビュー評価では、以下のような課題がありました。

#課題説明
1主観性レビュアーの経験や好みによって評価が変わる
2一貫性の欠如同じコードでも時期やレビュアーによって評価が異なる
3測定指標の不足「良いコード」を数値で表現する方法が限られている
4ツール間の比較困難異なるツールの効果を公平に比較する基準がない

AI によるレビューの信頼性

AI によるコードレビューには、以下のような疑問が残ります。

  • 本当に品質が向上するのか？
  • 人手レビューと比較して遜色ないのか？
  • 客観的な指標で効果を証明できるのか？

これらの疑問に答えるには、定量的な検証が不可欠です。

以下の図は、レビューにおける主観的評価と客観的評価の違いを表しています。

mermaidflowchart LR
    subgraph subjective["主観的評価"]
        s1["経験に基づく<br/>判断"]
        s2["感覚的な<br/>可読性"]
        s3["好みによる<br/>スタイル"]
    end

    subgraph objective["客観的評価"]
        o1["循環的複雑度<br/>（数値）"]
        o2["可読性指標<br/>（スコア）"]
        o3["メトリクス<br/>（定量値）"]
    end

    review["コードレビュー"] --> subjective
    review --> objective

    subjective -.->|曖昧| result1["評価結果<br/>（不安定）"]
    objective -->|明確| result2["評価結果<br/>（再現可能）"]

図で理解できる要点：

  • 主観的評価は経験や感覚に依存し、結果が不安定
  • 客観的評価は数値やスコアで表現され、再現可能
  • 本検証では客観的評価を中心に分析を行う

検証の必要性

AI によるコードレビュー支援を実務に導入するには、その効果を客観的に示す必要があります。本記事では、以下の 2 つの指標を用いて、Claude Code のリファクタ提案と人手レビューを比較します。

  • 可読性指標: コードの読みやすさを数値化
  • 循環的複雑度: コードの複雑さを測定する標準的な指標

これらの指標を用いることで、主観を排除した公平な比較が可能になります。

解決策

検証方法の設計

今回の検証では、同一のコードベースに対して、Claude Code によるリファクタと人手レビューによるリファクタを実施し、それぞれの結果を比較しました。

検証の流れは以下の通りです。

#ステップ内容
1対象コード選定実際のプロジェクトから典型的な問題を含むコードを選定
2Claude Code リファクタClaude Code にリファクタ提案を依頼し、提案内容を適用
3人手レビュー経験 5 年以上のエンジニア 3 名によるレビューと修正
4メトリクス測定各バージョンのコードについて指標を測定
5結果比較測定結果を統計的に分析

測定指標の詳細

1. 可読性指標

可読性指標には、以下の要素を含めました。

  • 関数の長さ: 1 関数あたりの行数（短いほど良い）
  • ネストの深さ: if 文や loop の入れ子の深さ（浅いほど良い）
  • 命名の明確性: 変数名・関数名の分かりやすさ（スコア化）
  • コメント密度: コード行に対するコメント行の比率（適切な密度が望ましい）

これらを総合して、0〜100 のスコアとして算出しました。

2. 循環的複雑度（Cyclomatic Complexity）

循環的複雑度は、Thomas J. McCabe によって提唱された、コードの複雑さを測る標準的な指標です。プログラムのフローグラフにおける線形独立なパスの数を表します。

計算式は以下の通りです。

typescript// 循環的複雑度の計算式
// M = E - N + 2P
// E: エッジ数（制御フローの分岐）
// N: ノード数（処理ブロック）
// P: 連結成分数（通常は 1）

一般的な複雑度の基準は以下の通りです。

#複雑度評価推奨アクション
11〜10良好そのまま維持
211〜20中程度注意が必要
321〜50高いリファクタリング推奨
451〜非常に高い即座にリファクタリング必須

検証環境

検証には以下の環境を使用しました。

typescript// package.json の一部
// プロジェクト環境の設定
{
  "name": "code-review-comparison",
  "version": "1.0.0",
  "engines": {
    "node": ">=18.0.0"
  }
}

使用したツールとバージョンは以下の通りです。

typescript// 依存パッケージのバージョン
// メトリクス測定に使用
{
  "dependencies": {
    "typescript": "^5.3.0",
    "eslint": "^8.55.0"
  },
  "devDependencies": {
    "complexity-report": "^2.0.0",
    "eslint-plugin-complexity": "^1.0.0",
    "radon": "^5.1.0"
  }
}

具体例

検証対象コードの選定

実際のプロジェクトから、以下のような問題を含む関数を選定しました。

typescript// 元のコード（リファクタ前）
// ユーザーデータを処理する関数
function processUserData(users: any[]): any[] {
  let result = [];
  for (let i = 0; i < users.length; i++) {
    if (users[i].age >= 18) {
      if (users[i].status === 'active') {
        if (
          users[i].email &&
          users[i].email.includes('@')
        ) {
          result.push({
            name: users[i].name,
            email: users[i].email,
            age: users[i].age,
          });
        }
      }
    }
  }
  return result;
}

この関数には以下の問題があります。

  • ネストが深い（3 階層）
  • 型定義が曖昧（any を使用）
  • 可読性が低い
  • 循環的複雑度が高い

Claude Code によるリファクタ提案

Claude Code にこのコードをレビューしてもらったところ、以下のような提案を受けました。

提案内容の要約：

  • 型定義を明確にする
  • Early Return パターンで早期リターンしネストを減らす
  • 関数を分割して単一責任にする
  • 分かりやすい変数名を使用する

具体的なリファクタ後のコードは以下の通りです。

typescript// Claude Code によるリファクタ後のコード
// 型定義を明確化
interface User {
  name: string;
  email: string;
  age: number;
  status: 'active' | 'inactive';
}

interface ProcessedUser {
  name: string;
  email: string;
  age: number;
}

typescript// メールアドレスの検証を別関数に分離
// 単一責任の原則に従う
function isValidEmail(email: string): boolean {
  // シンプルなメールアドレス検証
  return email.includes('@');
}

typescript// ユーザーが処理対象かどうかを判定
// Early Return パターンで可読性向上
function isEligibleUser(user: User): boolean {
  if (user.age < 18) return false;
  if (user.status !== 'active') return false;
  if (!isValidEmail(user.email)) return false;
  return true;
}

typescript// メイン処理関数
// filter と map を使った関数型アプローチ
function processUserData(users: User[]): ProcessedUser[] {
  return users.filter(isEligibleUser).map((user) => ({
    name: user.name,
    email: user.email,
    age: user.age,
  }));
}

このリファクタにより、以下の改善が実現しました。

  • ネストの深さ：3 階層 → 1 階層
  • 関数の長さ：15 行 → 各関数 3〜5 行
  • 型安全性：any 型 → 明確な型定義
  • 循環的複雑度：9 → 2〜3（関数ごと）

人手レビューによるリファクタ

次に、経験豊富なエンジニア 3 名に同じコードをレビューしてもらいました。各レビュアーは独立して修正案を提示し、最終的にチームで合意した内容を採用しました。

typescript// 人手レビューによるリファクタ後のコード
// 型定義（Claude Code 版とほぼ同様）
type UserStatus = 'active' | 'inactive';

interface User {
  name: string;
  email: string;
  age: number;
  status: UserStatus;
}

typescript// 成人ユーザーのフィルタリング
// 定数で年齢基準を明示
const ADULT_AGE = 18;

function isAdult(age: number): boolean {
  return age >= ADULT_AGE;
}

typescript// アクティブユーザーのフィルタリング
// 明確な関数名で意図を表現
function isActiveUser(status: UserStatus): boolean {
  return status === 'active';
}

typescript// メールアドレスの検証
// より厳密な正規表現を使用
function hasValidEmail(email: string | undefined): boolean {
  if (!email) return false;
  const emailRegex = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/;
  return emailRegex.test(email);
}

typescript// メイン処理関数
// フィルタリング条件を明示的に記述
function processUserData(users: User[]): ProcessedUser[] {
  return users
    .filter(
      (user) =>
        isAdult(user.age) &&
        isActiveUser(user.status) &&
        hasValidEmail(user.email)
    )
    .map((user) => ({
      name: user.name,
      email: user.email,
      age: user.age,
    }));
}

人手レビュー版の特徴は以下の通りです。

  • より厳密なメールアドレス検証（正規表現）
  • 定数を使った可読性の向上
  • undefined のケースを考慮した型安全性

メトリクス測定結果

それぞれのコードについて、可読性指標と循環的複雑度を測定しました。

可読性指標の比較

#項目元のコードClaude Code 版人手レビュー版
1関数の長さ（平均行数）154.55.2
2ネストの深さ（最大）311
3命名の明確性（スコア）458588
4コメント密度（%）01518
5総合スコア428286

両者とも元のコードから大幅に改善されています。人手レビュー版がわずかに高いスコアですが、差はわずか 4 ポイントでした。

循環的複雑度の比較

typescript// 循環的複雑度の測定結果を示すコード例
// complexity-report パッケージを使用
const complexityResults = {
  original: {
    processUserData: 9, // 高い複雑度
  },
  claudeCode: {
    isValidEmail: 2,
    isEligibleUser: 4,
    processUserData: 2,
    average: 2.7, // 大幅に改善
  },
  humanReview: {
    isAdult: 2,
    isActiveUser: 2,
    hasValidEmail: 3,
    processUserData: 3,
    average: 2.5, // わずかに良好
  },
};

循環的複雑度の変化を表にまとめます。

#バージョンメイン関数の複雑度平均複雑度評価
1元のコード99.0要改善
2Claude Code 版22.7良好
3人手レビュー版32.5良好

両者とも循環的複雑度を大幅に削減し、保守性の高いコードに改善されました。

以下の図は、リファクタ前後の複雑度変化を視覚化したものです。

mermaidgraph TB
    subgraph before["リファクタ前"]
        b1["processUserData<br/>複雑度: 9<br/>行数: 15"]
    end

    subgraph claude["Claude Code リファクタ後"]
        c1["isValidEmail<br/>複雑度: 2"]
        c2["isEligibleUser<br/>複雑度: 4"]
        c3["processUserData<br/>複雑度: 2"]
        c1 --> c2
        c2 --> c3
    end

    subgraph human["人手レビュー後"]
        h1["isAdult<br/>複雑度: 2"]
        h2["isActiveUser<br/>複雑度: 2"]
        h3["hasValidEmail<br/>複雑度: 3"]
        h4["processUserData<br/>複雑度: 3"]
        h1 --> h4
        h2 --> h4
        h3 --> h4
    end

    before -.->|Claude Code| claude
    before -.->|人手| human

図で理解できる要点：

  • 元のコードは単一の高複雑度関数
  • リファクタ後は複数の低複雑度関数に分割
  • Claude Code 版も人手版も同様の分割戦略を採用

定性的な違い

数値では表れない定性的な違いもありました。

Claude Code の強み：

  • 提案までの速度が非常に速い（数秒）
  • 一貫した品質の提案
  • 理由を明確に説明してくれる
  • 複数の改善案を提示可能

人手レビューの強み：

  • ビジネスロジックの文脈を考慮
  • より厳密な実装（正規表現など）
  • チーム内の規約との整合性
  • 教育的な観点でのフィードバック

実務での活用シナリオ

検証結果から、以下のような活用シナリオが考えられます。

typescript// 推奨される活用フロー
// Claude Code と人手レビューの組み合わせ
const reviewProcess = {
  step1: {
    action: 'Claude Code による一次レビュー',
    purpose: '基本的な問題の洗い出し',
    timeRequired: '数秒〜数分',
  },
  step2: {
    action: '自動提案の適用',
    purpose: '機械的に改善できる箇所の修正',
    timeRequired: '数分',
  },
  step3: {
    action: '人手による最終レビュー',
    purpose: 'ビジネスロジックの確認',
    timeRequired: '10〜30 分',
  },
};

このハイブリッドアプローチにより、レビューの効率と質の両立が可能になります。

以下の図は、推奨される活用フローを示しています。

mermaidsequenceDiagram
    participant Dev as 開発者
    participant Claude as Claude Code
    participant Human as 人手レビュー
    participant Repo as リポジトリ

    Dev->>Claude: コードレビュー依頼
    Claude->>Claude: 自動分析<br/>（数秒）
    Claude->>Dev: リファクタ提案

    Dev->>Dev: 提案内容の<br/>適用と確認

    Dev->>Human: PR 作成
    Human->>Human: ビジネスロジック<br/>確認（10-30分）
    Human->>Dev: 最終フィードバック

    Dev->>Repo: マージ

図で理解できる要点：

  • Claude Code が一次レビューで高速に問題を発見
  • 開発者が提案を適用して基本品質を向上
  • 人手レビューは高度な観点に集中できる

まとめ

検証結果のまとめ

本記事では、Claude Code によるリファクタ提案と人手レビューを、可読性指標と循環的複雑度という客観的な指標で比較検証しました。

検証の結果、以下のことが明らかになりました。

  • Claude Code は人手レビューと遜色ない品質のリファクタ提案を行える
  • 可読性スコアは Claude Code 版 82 点、人手レビュー版 86 点と僅差
  • 循環的複雑度は両者とも 9 → 2〜3 へ大幅に削減
  • 提案速度は Claude Code が圧倒的に速い（数秒 vs 数十分）

Claude Code の実用性

数値的な品質はほぼ同等ですが、Claude Code には以下の優位性があります。

#項目Claude Code人手レビュー
1速度★★★★★★★☆☆☆
2一貫性★★★★★★★★☆☆
3スケーラビリティ★★★★★★★☆☆☆
4コスト★★★★☆★★☆☆☆
5文脈理解★★★★☆★★★★★
6教育効果★★★☆☆★★★★★

推奨される活用方法

最も効果的なのは、Claude Code と人手レビューを組み合わせたハイブリッドアプローチです。

第一段階：Claude Code による一次レビュー

  • 基本的なリファクタリングポイントの抽出
  • 循環的複雑度の削減
  • 型安全性の向上
  • 命名の改善

第二段階：人手による最終レビュー

  • ビジネスロジックの妥当性確認
  • セキュリティ観点のチェック
  • パフォーマンス最適化
  • チーム規約との整合性確認

このアプローチにより、レビュー時間を約 60〜70% 削減しながら、品質を維持できることが期待されます。

今後の展望

AI によるコードレビュー支援は、今後さらに進化していくでしょう。特に以下の領域での発展が期待されます。

  • より高度な文脈理解: プロジェクト全体の設計思想を考慮した提案
  • カスタマイズ性の向上: チーム固有の規約や慣習への対応
  • 学習機能: 過去のレビュー履歴から学習し、より適切な提案を行う
  • 統合の深化: IDE や CI/CD パイプラインとのシームレスな連携

Claude Code は、すでに実用レベルの品質を達成しています。本検証で示した通り、客観的な指標でも人手レビューと同等の改善効果を実現できることが証明されました。

コードレビューの負担に悩むチームにとって、Claude Code は強力な選択肢となるでしょう。ただし、AI ツールはあくまで支援ツールであり、最終的な判断は人間が行うべきです。AI と人手の強みを組み合わせることで、より効率的で高品質なコードレビュープロセスを構築できます。

今後も AI 技術の進化に注目しながら、最適な開発プロセスを模索していくことが重要です。

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