DTD_大規模開発を加速するAI活用術

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1. 大規模開発を加速するAI活用術： 品質を犠牲にしないAIコーディングのコツ 2025.10.16
2. 2 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 渡邊 大樹 ML/アプリケーション開発領域 機械学習を活用したSaaS開発支援 プロジェクトリーダー Webアプリケーション開発に強み 開発でのAI活用を色々とトライしている
3. 3 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential AI駆動開発は速いが品質担保が課題 設計 実装 レビュー テスト 設計 実装 レビュー テスト 人が開発 AI駆動 考えなしに 任せると… コードが 読みづらい 修正多発 不具合多発 コード汚く 修正困難
4. 4 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 仕様書駆動開発も完全な解決策ではない 指示 人間 AI 仕様検討 レビュー 設計 レビュー 実装 レビュー
5. 5 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential うまくいかなかったこと AIと人間で適切に タスクを振り分けないと非効率 プロジェクト固有の情報をAIに渡す ドキュメント整備などの準備が重要
6. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential AIと人間で適切にタスクを振り分ける
7. 7 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential AIより人間の方が早く終わらせられるタスクがある 例 … サブスクリプションによって機能を出し分ける機能の開発 設計 実装 レビュー テスト アプリ全体を理解して 設計する必要あり AIには厳しい バグが利益損失に直結 → コードの正確性が重要 レビュー・テストも気を遣う https://keizok.studio/
8. 8 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential AIに任せるタスクをしっかり選別することが重要
9. 9 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 判断基準 やることが明確 重要な知識がWebにある 出力がパターン化できる 曖昧な指示をすると全然違うことをやってくる 仮に正しくやってきても、レビューが大変 Webにない情報を大量に要求するタスクは 情報を渡すのが大変 & 渡してもAIが間違えて使う 成果物を型にはめることで間違えにくくなり、 レビューもしやすくなる。
10. 10 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 得意なタスク1: テストコード実装 やることが明確 重要な知識がWebにある 出力がパターン化できる テスト対象はすでに実装されているか、 詳細設計まで決まっている テストパターンの網羅方法・実装方法は Webに情報がある テストツールによって コードのパターンが決まっている
11. 11 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 得意なタスク2: 既存機能と似た機能の開発 機能の差分さえ教えてもらえれば 既存機能からやることを推察できる Webにない情報がほぼ 既存実装に詰まっている 既存実装と同じように作れば良い やることが明確 重要な知識がWebにある 出力がパターン化できる
12. 12 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 苦手なタスク1:原因が明らかでない不具合の修正 やることが明確 重要な知識がWebにある 出力がパターン化できる どこをどう調査すれば原因に辿り着けるか わからない 必要なのは既存実装に対する深い理解 不具合の原因によって 修正方法が大きく異なる
13. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential プロジェクト固有の情報をAIに渡す
14. 14 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential AIに任せられる = 3条件を満たすタスクを増やす活動 やることが明確 重要な知識がWebにある 出力がパターン化できる
15. 15 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 要件や仕様を整理してやることを明確化 やることが明確 これから開発する機能の要件や仕様を 文書化して渡す 受託開発だと事前に顧客説明用に整備し ているため、それほど苦ではなかった。 ただし、pptxではなくmarkdownなどAI が読みやすい形式にすべき
16. 16 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential アプリの機能や設計などWebにない情報を整理 重要な知識がWebにある アプリの目的・機能仕様・設計など Webにない情報を文書化して渡す ドキュメントがメンテナンスされていな い/AIの読めない場所にあり苦労した 一度書けば長く使えるので整備価値あり
17. 17 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential コードや文書の書き方をルール化して教える 出力がパターン化できる コーディング規約・仕様書フォーマット ・テスト戦略 などを決めて文書化 これは整備自体があまりされておらず、 指示の出し方に苦労した 一度書けば長く使えるので整備価値あり
18. 18 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential やればやるほどAIに任せられるタスクが増えていく やることが明確 重要な知識がWebにある 出力がパターン化できる これから開発する機能の要件や仕様を 文書化して渡す アプリの目的・機能仕様・設計など Webにない情報を文書化して渡す コーディング規約・仕様書フォーマット ・テスト戦略 などを決めて文書化
19. 19 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential ドキュメントのメンテナンスの労力も考慮に入れる 実装から容易に 読み取れる情報 頻繁に変わる情報 あまり 参照しない情報 ドキュメント不要 メンテナンスの労力大 費用対効果が悪い 作っても読まない 費用対効果が悪い
20. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential とにかくやる
21. 21 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential がむしゃらに学ぶのは非効率？ AIの進化は速い。 技術の流行り廃りも激しい。 学んでもすぐ古くなる。 静観して、必要な時にキャッチアップした方が良い？ 廃れる技術に乗らないように、しっかりと技術を見極めて慎重に導入すべき？
22. 22 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 情報はすぐ得られるが、能力はすぐ得られない AIと人間で適切に タスクを振り分ける 整備してAIに渡す情報を 選ぶ 適切なやり方はプロジェクト事情次第で 大きく異なる 知ってすぐ使える「情報」ではない 知った上で自分で経験して体得し、 使いこなしていく「能力」
23. 23 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 失敗しないことより、経験を積むことが重要 今日試したことが明日陳腐化しても、 廃れる技術に乗ってしまっても、 導入してみて上手くいかなくても、 その経験がAI活用の「能力」になって次の成功につながる