AIと人間の言語理解：感情とニュアンスが変える未来のコミュニケーション
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Repository Intelligence：「ファイル単位」のAI対話は死んだ
dify-api
「この関数の引数を変えたいんだけど」
「いいですね、定義ファイルを見せてください」
——これは、Repository全体を理解できなかった旧世代AIとの典型的な会話です。
2025年まで、私たちはAIエディタとこんな会話をしていました。しかし、これはまるで「介護」のようなやり取りです。AIは賢い開発者でしたが、記憶喪失でした。（関連記事：AI活用の最新トレンド）つまり、彼らは今開いているファイルしか見えていなかったのです。この問題を根本から解決するのが、Repository Intelligenceという新しいアプローチです。
2026年、その時代は終わります。「Repository Intelligence（リポジトリインテリジェンス）」 の登場です。
AIは今、プロジェクトの全ファイルだけでなく、.git 自体を読み取ります。つまり、プロジェクトの「歴史」と「文脈」を理解し始めました。
目次
なぜ「ファイル検索」ではダメなのか？
たしかに、RAG（検索拡張生成）は素晴らしい技術です。しかし、コードベースにおいては無力な場面がありました。
まず、「依存関係の連鎖」が見えないという問題があります。たとえば、main.py を修正した場合を考えてみましょう。それが utils.py を経由して database.py にどう波及するか、単純なベクトル検索では追跡できません。
さらに、「意図」が見えないという課題もあります。なぜそのコードがそうなっているのか？ その答えはコード自体にはありません。過去のコミットメッセージやPull Requestの議論の中にあるのです。
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Repository Intelligenceのパラダイムシフト：Graph RAGとGit統合
Repository Intelligenceは、コードをテキストではなく「グラフ」として扱います。これが従来のRAGとの決定的な違いです。
Repositoryの全体像を理解するアーキテクチャ
具体的には、以下のような流れで動作します。開発者がクエリを送ると、AIはGit・AST・Docsのナレッジグラフを参照して回答を生成します。
たとえば、あなたが「ログイン機能を直して」と言ったとします。すると、AIは以下の順序で思考します。
- Call Hierarchy:
auth.pyを呼んでいる全ての関数をASTから特定。 - Git Blame: 3ヶ月前に
auth.pyを変更したのが「田中さん」であり、その時の修正理由が「OAuth対応」だったことを把握。 - Suggestion: 「田中さんの変更と競合しないように、このパラメータを追加すべきです」と提案。
Repository対応の具体的なソリューション：GreptileとGitHub Copilot Workspace
では、この技術を実際に使えるツールはあるのでしょうか。実は、すでにGitHub Copilot Workspace や Greptile が実装を進めています。
Greptile API
Greptileは、Repository全体をインデックス化するAPIです。自然言語でクエリできるのが特徴です。たとえば、「認証に脆弱性がある箇所は？」と聞くだけで回答を得られます。数万行のコードから依存関係を辿る処理も自動です。
まとめ：コード理解AIの未来
これからのAIエディタ選びの基準は、「どのモデルを使っているか」ではありません。重要なのは、「どれだけ深くRepositoryを理解しているか」です。
あなたのAIは、まだ「ファイル」を見ていますか？ それとも「プロジェクト」を見ていますか？
その違いが、バグ修正の時間を「1時間」から「5分」に変えます。
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