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1. ジュニアエンジニアが実践したい、 プロンプトより大切な「下ごしらえ力」 2026/02/17 つくばLT 株式会社TOKIUM プロダクト本部 オペレーションシステム開発部 西片 文哉
2. 西片 文哉 経歴 2025年3月　東京外国語大学 国際社会学部 ベトナム語専攻 卒業 2025年4月　TOKIUM入社 2025年7月〜　エンジニアとして働く ひとこと 今度、1人の友人と3回目の卒業旅行に行きます 1回目：　友人の学部卒 2回目：　私の学部卒 3回目：　友人の修士卒 自己紹介 2
3. AIに任せても しっくりこない 問題 実装前の 「下ごしらえ」 という考え方 今日からできる 3つのステップ 今日話すこと 3
4. AIにコード書かせてみたけど… 4
5. 期待 GitHub Copilot、Claude Code、Cursor… AIコーディングツールが続々登場 「プロンプトさえ磨けば、良いコードが出 てくる」 とにかくAIに丸投げして、速く開発した い！ 現実 動くが、修正するたびに別の場所が壊れる 1つのメソッドに全部詰め込まれた50行超の コード 責務の境界が曖昧で、どこを直せばいいか わからない AIコーディング、こんな期待してませんか？ プロンプトの問題ではなく、AIに渡す前の「考え」が足りていない “ 5
6. 「下ごしらえ」しよう 6
7. 1 完成像は？ UXフローを再生する 投稿画面を開く 写真を添付 星で評価を選ぶ 投稿 → 完了表示 コメントを入力 一覧に表示 / エラー表示 ▼ 2 データ・処理は？ 必要な要素を列挙する 星の評価を受け取る 評価が1〜5か確認 コメントを受け取る コメント空でないか確認 画像を受け取り保存 画像形式を確認 DBに保存 レスポンスを返却 ▼ 3 関心事に分類 要素をグループ化する 入力値チェック　評価、コメント 画像の取り扱い　検証、保存 レビュー保存　DB書込、レスポンス Step 1: 自分で逆算する — 「レビュー投稿」でやってみると 7
8. 持っていくもの 完成像（ユーザー操作フロー） データ・処理の一覧 関心事の分類 不安な部分を明示 設計の選択肢 レビューの観点 分解の粒度は適切か 考慮漏れはないか もっと分けられないか ドメイン知識の補完 類似実装との比較 得られるもの 見落としの発見 経験者の視点で考慮漏れやエッジケースを指摘してもらえる 粒度の改善 分割が大きすぎ・小さすぎないか具体的な助言がもらえる 方針の確信 「この方向で進めてOK」という裏付けが得られ安心して着手で きる 手戻りの最小化 設計段階で問題を潰し実装後の大幅な作り直しを防げる 認識の統一 レビュアーとの共通理解が生まれ後のPRレビューもスムーズにな る Step 2: 先輩にレビューを依頼する 8
9. 自分の分解（3グループ） 1 入力値チェック 評価の範囲、コメント空チェック 2 画像の取り扱い 形式・サイズ検証、保存 3 レビュー保存 DBへの書き込み、完了レスポンス レビュー後（5グループ） 1 入力値バリデーション 評価の範囲、コメント空チェック 2 画像バリデーション 形式・サイズの検証 3 画像アップロード（非同期） ストレージへの保存 4 レビュー保存 DBへの書き込み 5 完了レスポンス 投稿完了の表示 具体例：先輩に見せてみると 「画像の バリデーション と アップロード は別の関心事。アップロードは非同期にすべきだから分けよう」 9
10. 「レビュー投稿機能を作って」 機能まるごと丸投げ ↓ 関心事ごと にタスク化 1 入力値バリデーシ ョン 「評価・コメントの 検証を実装して」 2 画像バリデーショ ン 「画像の形式・サイ ズ検証を実装して」 3 画像アップロード 「非同期の画像保存 を実装して」 4 レビュー保存 「DBへの書き込み を実装して」 5 完了レスポンス 「投稿完了の表示を 実装して」 💡 タスクを切るとAIの頭のコンテキストが絞られ、適切な責務分離 が自然と実現される → create action 50 行超 → 約15行 Step 3: 小分けにしてAIに渡す 10
11. バリデーション・画像処理・DB保存が1メソッドに混在→ 変更のたびに全体に影響 Before — create アクション 11
12. Model: review.rb Service: image_uploader.rb Controller: reviews_controller.rb After — 責務ごとに分離 12
13. 設計 = 「何を作るか」の解像度を上げる作業 AIを使いこなす鍵は、プロンプトではなく 下ごしらえ 逆算 → レビュー → 小分けにAIへ。今日からできる まとめ 13