Datadog、AI「Codex」でシステム全体のコードレビュー品質向上

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Datadogは、OpenAIのAIコーディングエージェント「Codex」をシステムレベルのコードレビューに導入し、インシデントの防止と顧客からの信頼維持を図っています。 従来のコードレビューでは、複雑な分散システム全体への影響を把握することが難しく、AIによるレビューツールも表面的な問題しか指摘できないものが多かったのが現状でした。DatadogのAI開発チームは、Codexを開発ワークフローに統合し、プルリクエストごとに自動レビューを実施。エンジニアからは、従来のツールと比べてCodexのフィードバックは「読む価値がある」と評価されています。 実際に、過去のインシデントにつながったプルリクエストを再現しCodexによるレビューを行った結果、約22%のインシデントにおいて、Codexからのフィードバックがあれば問題を防げた可能性が示されました。これは、従来のツールを凌駕する結果です。 Codexは、diff（変更箇所）だけでは見つけにくい、影響を受ける可能性のある他のモジュールや、クロスサービス結合部分のテストカバレッジ不足、下流に影響を与えるAPI変更などを指摘します。これにより、エンジニアはコードの表面的な修正だけでなく、より深くシステム全体を考慮したレビューが可能になり、設計に集中できるようになりました。 現在、1,000人以上のDatadogエンジニアがCodexを日常的に利用しており、コードレビューのあり方を変革しています。これは、単なるエラー検出ではなく、人間が見落としがちなリスクを発見し、信頼性を高めるための重要なシステムとして位置づけられています。