AIエージェントでのコーディングでわかった理解の重要性

AIエージェントでのコーディングでわかった理解の重要性ドクターメイト株式会社ソフトウェアエンジニア渡辺悟史

自己紹介名前: 渡辺悟史ドクターメイト株式会社ソフトウェアエンジニア担当サービス: 日中医療相談オンライン診療サポートオンライン精神科医療養指導趣味:
ライブ鑑賞カメラ/写真撮影最近は２歳児の育児に奮闘中

現在の開発環境と率直な感想使用しているAIエージェント GitHub Copilot Devin (Claude Code も検証を始めたところ) 正直な実感：生産性は上がっていない？期待していたほどの効率化を実感できていない
むしろ手間が増えているケースも多いなぜ生産性が上がらないのか？

生産性が上がらない理由指示の難しさうまくAIエージェントに指示を出せない細かい指示は手動コーディングより面倒意図を正確に伝えるコストが想像以上に高いアウトプットの品質問題 AIエージェントのアウトプットは一見するとそれらしいが微妙なケースが多い最後の詰めが大変で結局手直しが必要期待値とのギャップが大きい

手動コーディング禁止をやってみた AIエージェントのみでの開発を1sprintやってみた部分的な手直しができないジレンマ効率は最後の部分で時間がかかり、低下している結果的に生産性が低下

何が大事か？効果的な活用方法カスタム命令でコンテキストを与える copilot-instructions.md でルールを詳細に記述テストの書き方、コーディング規約を明文化プロジェクト固有の情報を共有採用したアーキテクチャや設計情報技術スタックや制約条件どのようにテストを書くかのサンプル既存のパターンやベストプラクティスもあると良いのかも

コードベース理解の重要性(1) なぜコードベース理解が必要なのか？コードベースの理解がないとうまく指示が出せないアウトプットの評価ができないと品質の悪いコードをコミットしてしまう可能性理解できないため、結局AIの成果物を捨ててしまうこともある

コードベース理解の重要性(2) コードを理解するための実践方法 PRをレビューする実際のコードをきちんと理解していく時間をかけて理解 PRのレビューをAIに解説してもらう AIにレビューしてもらうより、自分の理解のために活用 AIエージェントに指摘してもらうのではなく、自分が指摘するための理解に使う自分で書くことも大事自分で書く、レビューすることで理解が深まる
理解することでAIを使いこなせるようになる

理想的なバランス：全てを任せない現在の配分 4割AI、6割人間の割合(感覚的には)で開発完全にAIに依存するのではなく、人間の判断を重視使いこなせるようになればAIの割合を増やせるかも人間が担うべき領域設計思想とアーキテクチャの決定コードレビューと品質管理最終的な判断と責任

モデルの進化に期待ここ半年で確実にアウトプットの質は上がっている技術の進歩は着実に感じられる今後の発展に大きく期待

まとめ：現実的な期待と今後の展望現時点での学び AIエージェントは万能ではない適切な指示とコンテキスト提供が重要コードベース理解が成功の鍵これからの開発スタイル AIと人間の協働関係を模索継続的な学習とスキル向上技術進歩に合わせた柔軟な対応

We're hiring! 引き続き、ドクターメイトははソフトウェアエンジニアを募集しています！興味のある方はぜひご応募ください！

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Satoshi Watanabe

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