背景: 日本語コメント主体のコードベース問題
国内 SMB の業務システムには、コメント・変数名・テストケースが日本語主体のレガシー Java/PHP コードベースが今も多く残っている。クローズド API（GPT-4o、Claude）を使うと月額が読めず、社内データを外部に出すことへの抵抗もある。本記事では DeepSeek-Coder V3（236B MoE / 21B 活性）を Tokyo リージョンの A100 80GB×4 にセルフホストし、PR 自動レビューを CI に組み込んだ実装を紹介する。
アーキテクチャ概要
``` GitHub PR → webhook → Cloud Run (Node.js) → vLLM (DeepSeek-Coder V3) → コメント返却 → GitHub Checks API ```
vLLM 0.8 + tensor-parallel 4 で起動。OpenAI 互換エンドポイントを露出し、Node.js から普通の chat completions として叩く。コンテキストは 64k に制限し、PR の diff + 変更ファイル全文 + 関連テストファイルだけを投入する。
プロンプト設計
- 段階でレビューを生成する: 1) 変更要約、2) リスク列挙、3) 改善提案。各段階の出力を JSON で受け取り、後段で整形する。
```json { "summary": "認証ミドルウェアの JWT 検証順序を変更", "risks": [ {"severity": "high", "file": "auth/jwt.php", "line": 142, "issue": "署名検証より先に exp チェックしているため、改ざん検知が遅延"} ], "suggestions": [...] } ```
CI 統合
GitHub Actions の `pull_request` トリガで起動し、レビュー結果を PR コメント + Check Run の両方に投稿する。Check Run の status は high リスクが 1 件以上で failure、それ以下は neutral にしている。CODEOWNERS 必須レビューと併用しても摩擦はない。
```yaml # .github/workflows/ai-review.yml name: AI Review on: pull_request jobs: review: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 with: { fetch-depth: 0 } - run: | DIFF=$(git diff origin/main...HEAD) curl -X POST https://review.internal/api/review \ -H "Authorization: Bearer ${{ secrets.REVIEW_TOKEN }}" \ -d "{"diff": "$DIFF", "pr": ${{ github.event.number }}}" ```
日本語特有の調整
DeepSeek-Coder は日本語コメントの文脈解釈は十分こなすが、レビューコメントの口調が「である調」になりがちで現場との温度差が出やすい。`system` プロンプトで「ですます調・敬語不要・technical reviewer のトーン」と明示すると揃う。社内 R&D では false positive 率が約 18% から 7% へ下がった、というのが我々の観測値である。
まとめ
- セルフホスト DeepSeek-Coder V3 で API 月額をほぼゼロ化
- 日本語コードベースでも文脈把握は十分実用域
- CI 統合は GitHub Checks API + PR コメントの両建てで運用負荷が低い
- 評価指標は false positive 率、レビュー所要時間、開発者の介入率の 3 軸で見る