AIは実装だけでなく、設計・レビュー・テストといった複数の工程において素早い提案を行ってくれるチームメンバーのような存在だと感じられました。
「言われた工程」だけを手伝うのではなく、
その先の必要になことまで判断できる。
1. 設計書の初期段階が圧倒的に楽になる
始めに設計書に起こすべき内容を考えないといけませんね。
作りたいものの概要を入力し依頼すると、基本設計・詳細設計のどちらを依頼してもそれぞれで必要な観点を整理してくれます。
これにより、設計書の下書きが驚くほどスムーズになりました。
ソースを読み込んで設計書を起こすこともできる。
次工程になってしまいますが、ソースのたたき台も同じように簡単に作れてしまうのです。そのため画面イメージを設計書に起こし、より詳細な設計書に仕上げることが可能です。
特に画面要素やデータ構造、クラスやメソッドの責務など細かく記載してくれます。
また、要件として挙げずとも次のような観点も整理してくれた事に驚かされました。
- ユーザー入力のバリデーション
- エラー時の挙動
- 今後の拡張性
2. 実装フェーズでは「着手の速さ」だけでなく“必要な機能を推測してくる”挙動が起きる
AIは実装の指示に対して、設計段階で判断するはずの内容まで踏み込んでくることがある。
処理のイメージがぼんやりしている段階でも、AIが関数構造や変数名、テストの書き方などを提案してくれるため、
手が止まる時間が明らかに減りました。
また特に印象的だったのは、ToDoアプリを段階的に実装しようとしたときの体験です。
Udemy講座の流れに従って、練習としてとてもシンプルな最初の指示を行いました。
「ToDoアプリを作成します。追加ボタンでタスクを追加できるようにしてください。」
本来はこのあとに、
- タスクの完了チェック機能を追加
- タスク削除機能を追加
…というように、段階的に機能を増やしていく予定でした。
ところが、AIは最初の指示だけで、
「完了ボタン」も「削除ボタン」も含めた“完成形”のToDoアプリを返してきました。
このとき私は、ToDoアプリの設計をAIに任せていたわけではありません。
設計フェーズとは別の題材で学習しており、ToDoアプリは実装フェーズの題材として使っただけにもかかわらず、AIは「ToDoアプリならこのあたりの機能は必要だろう」と判断し、
実装フェーズの指示に対して、設計フェーズで行うはずの機能洗い出しまで勝手に踏み込んできたのです。
つまり、AIは単にコードを書くのではなく、
「この機能を成立させるために必要な周辺機能」まで推測して実装してくるということです。
このような挙動があるため、開発者は「必要な機能の洗い出し」や「構成の検討」にかける時間が減り、
実装の試行錯誤に集中しやすくなり、さらには設計の抜け漏れに気づけたり、新しい発想を得られたりと、学習面でも大きなメリットがあると感じました。
ただし、意図しない挙動の有無のチェックや業務独自のロジック、セキュリティ判断は必ず人間が行う必要がある事を忘れないようにしましょう。
3. Agent Skillsは「作業の再利用性」を高める仕組みとして面白い
Skillsは「よく使う作業や判断基準を型として残す」ための仕組み。
AIに対する指示やルールをまとめてファイルとして管理できる仕組みです。
既に挙げた設計・実装フェーズはもちろん、作成したソースコードのレビューやテスト観点の整理など、開発のあらゆる場面で活用できます。
既存のものをインストールして使うほか、自作することも可能です。
そのため、プロジェクト内での共通ルールとして整備したり、個人の開発スタイルに合わせてカスタマイズしたりと、柔軟に運用できます。
たとえば次のような内容をSkills化しておくことで、開発の品質を安定させやすくなります。
- 設計書テンプレート
- 実装方針の説明テンプレート
- レビュー観点のチェックリスト
- テスト観点のガイドライン
4.AIのレビュー・テスト支援
AIは複雑なコードを読み解けますがそれだけでなくコードの可読性、命名の一貫性、冗長な処理などをチェックする助けにもなります。
また、テスト観点においても正常系だけでなく、境界値・エラー系・例外系と観点の整理も支援してくれるため、レビューやテストの初期負荷を大きく下げることができます。
洗い出しと先述したSkills化を繰り返すことで、レビューやテストの品質をより良くできますね。
5. まとめ
AI駆動開発を実際に体験してみると、設計・実装・レビュー・テストといった工程の多くで、AIが“先回りして考えてくれる存在”として大きな力を発揮することを実感しました。
作業の初期負荷が下がり、抜け漏れの発見や新しい発想の獲得にもつながるため、開発効率と学習効果の両面で非常に心強い相棒だと思います。
しかし同時に、AIが提示する内容はあくまで「候補」であり、
業務特有の仕様判断やセキュリティ、意図しない挙動の確認といった領域は、最終的に人間が責任を持って判断する必要があります。
便利さに引っ張られすぎず、AIの提案を“活用しながら吟味する姿勢”こそが、品質を保ちながらAI駆動開発を最大限に生かす鍵だと感じました。
おまけ
既存のAgent Skillsをいくつかインストールしてみたのですがその一つとして、canvas-designというSkillsをインストールしてみました。
センスのない筆者は素敵なWebデザインやUIがつくれるようになるのではと期待したのです。
ただ実用的な事を思いつかなかったので、とりあえず一つイラストを描いてもらおうとしたのですね。AIがどんなことをしてくれるのかという確認も兼ねているので、まあまあ大雑把な指示を出しました。
「サ〇リオのシ〇モ〇ールに合うような青や水色がベースで幻想的なイラストをデザインしてください」
さぞかわいい雰囲気のイラストが出来上がるのだろうと期待しながら完了を待っていると、「設計メモ」と「画像ファイル」を作成をしてくれました。
わざわざ設計メモを作ってくれるなんて、なんて親切なんだろうと思いながら設計メモを開いてみました。
# 夢見心地の海色イラスト哲学
この作品は、青と水色を主調とし、光のゆるい揺らぎと柔らかな輪郭で、甘くも幻想的な世界観を構築する。空気のように軽い形と、深い海のような色の重なりが、見る人の視線を静かに引き寄せる。色は単なる装飾ではなく、空間の感覚そのものとして機能し、優しく澄んだ雰囲気を生み出す。
中心には、ふわりとした存在感を持つキャラクターを据え、周囲には星や光の粒子、雲のような形を散らして、夢の中のような余白をつくる。輪郭はやわらかく、線は少なめに保ちつつ、色の階調と光のグラデーションによって、手の込んだ作り込みを感じさせる構成にする。小さな装飾は、作品全体に一貫した魔法のような気配を与える。
素材感よりも、空気感と気分の変化を重視し、甘さと神秘さが同居するような表現を目指す。青緑の深さと、淡いピンクやクリームのアクセントが、やわらかい温度感を生み、視覚的に安心感と奇妙さの両方を呼び起こす。見上げるような構図と、ゆっくりと揺れる形が、静かな物語を感じさせる。
この作品は、まるで夜空の向こうにひそむ小さな魔法のように、親しみやすさと不思議さを同時に届ける。細部にいたるまで手作業の痕跡を感じさせるような、丁寧で緻密な演出により、作品全体に磨き抜かれた質感を与える。完成された一枚として、温かく幻想的な印象を残すことを目指す。
すごいですよね。戦慄しました。
あんな雑な指示でこんなこと考えてくれるなんて。とんでもなく素晴らしい感性をお持ちなのでは？
そして、その設計メモと一緒に生成されたイラストがこちらです。
……なるほど、、？
AIにはちゃんと細かく指示することが大事なのだと改めて思い知る大変良い機会となりました。
