■ 概要（1行） コードレビューの過程で生じる変更点やフィードバックをグラフ構造化し、AIによるレビュー効率と精度を向上させるためのツールです。 ■ 特徴・用途（2〜3行） コード差分全体を単なるテキストとして扱うのではなく、関連性を持つノード（ファイル、関数など）として捉え直すことで、LLMへの入力コンテキストを最適化します。これにより、冗長なプロンプトを防ぎトークン消費を抑えつつ、「何がどこに影響するか」という構造的な知見に基づいたレビューを実現できます。 ■ 結論（1行） AIによるコードレビューの品質向上とコスト削減を目的とするチームにおいて、非常に有用なコンテキストエンジニアリングレイヤーとなり得ます。