Greptileは、報道ベースで約5億ドル評価のSeries Bとして1億ドルを調達し、リポジトリを理解する自動コードレビューのエンタープライズ層を立ち上げた。見出しの金額は控えめだが、それが示すトレンドは控えめではない。自動化の主戦場は、コードを書くことからレビューすることへ移っている。

戦略ロジックは明確な分業である。GitHub Copilot、Cursor、AnthropicのClaude Codeが今や作成を担う。Greptile、Amazon CodeGuru、GitHub Advanced Securityは検査をますます担う。ループの両側が機械支援されると、総エンジニアリング工数は漸進的ではなく構造的に圧縮される。ピュアプレイSaaSベンダーにとってこれは上振れだ。労働集約的なシステムインテグレーター、Accenture、Infosys、Capgemini、日本のNTT Data、Fujitsu、NECにとっては、収益モデルそのものへの攻撃である。レビュー作業はプロジェクト時間の15〜25%を消費することが多く、上級エンジニア単価で請求される。文脈を理解するレビューを行う月30ドルのツールは、その価格決定力を崩し、調達段階でバイヤーにレバレッジを渡す。

重要な詳細はエンタープライズ対応だ。SOC 2準拠、セルフホスティング、RBAC、監査ログが、金融、公共部門、防衛の規制対象バイヤーを解放する。まさに既存勢がコンプライアンスの堀の背後に隠れてきたセグメントである。レビュー工具がその基準を超えた瞬間、堀は急速に狭まる。銀行や保険会社は、次のシステム更新サイクルで"AIレビュー前提"の単価を求め始め、外部インテグレーターへの依存度を定量化するためのPoC予算を明確に手当てすると見込まれる。

今重要な動きは3つある。サービス企業はAI支援レビューを前提に標準見積モデルを作り直し、人材をアーキテクチャ、セキュリティ監査、品質保証といった、判断がなおプレミアムを取れる上位領域へ再配置すべきだ。企業バイヤーはベンダーベイクオフ（Greptile対GitHub対CodeGuru）を実施し、交渉データを得て単一サプライヤーロックインを減らすべきである。プロダクト主導のテック企業は、AIレビューをDORAとSPACEの生産性指標に組み込み、採用と速度の差別化要因として扱うべきだ。

勝者は、レビュー自動化を人をより高マージンの仕事へ動かす機会として扱う組織だ。敗者は、バイヤーが問題を強制するまで時間課金の現状を守り続ける。その時点で、利益率はすでに部屋を出ている。