AI時代の開発でも開発前の段取りの整理と振り返りを徹底したい 🧠

参考
https://zenn.dev/cloud_ace/articles/bd609aa6df5cc6
https://note.com/kajiken0630/n/n8d143e254319
https://www.dosokai.st.keio.ac.jp/info/kurihara-shogakukan2025/

Transcript

1. AI時代の開発でも開発前の段取りの整理と振り返りを 徹底したい yamatai12 1
2. 自己紹介 yamatai12（Webエンジニア） SNS X(taiyama1212) Qiita(yamatai12) Zenn(yamatai12) 趣味は筋トレ、現在椎間板ヘルニア中 プロフィールです、よろしくお願いします 2
3. 今日のまとめ AIに任せられるところは任せつつ、開発前の段取りを自分で整理することが大事 段取りを型化することで、AIの提案を超えた判断ができるようになる 実装範囲に関わらず周辺の処理・技術も理解することがその土台になる 3
4. 背景 AIに任せると開発スピードが上がる 例）ClaudeCode 一方で以下の課題があった AIの提案に対して自分の判断軸を持てていなかった 開発後の学びを言語化しづらい 4
5. AIの提案に対して自分の判断軸を持てていなかった テストや動作確認の観点を事前に整理せず、AIの出力を評価しづらかった 開発要件の確認や疑問点の洗い出しが不十分なまま着手していた 実装箇所の周辺処理を把握しきれず、提案の妥当性を判断できなかった 5
6. 開発後の学びを言語化しづらい 段取りなしで進めると、振り返りの軸がなく学びを整理しにくい 周辺処理の理解が浅いと、一つの開発から得られる知見が限定される 6
7. 実際に研究でも裏付けられている Anthropic "How AI Impacts Skill Formation" (2025) AIを使ったグループは習熟度（コード理解・デバッグ力）が17%低下 ただしAIの「使い方」次第で結果が変わる コード生成を丸投げ → スコア40%未満 概念的な質問に活用 → スコア65%以上 参考: https://www.anthropic.com/research/AI-assistance-coding-skills 7
8. 最近自分がやっていて型化できているもの 開発着手前に以下をする（事前の段取り） 実装箇所のあたりをつけて周辺の処理のつながりの確認 開発要件に関して追加で確認するものがあるか洗い出す 実装計画を自分でざっくり考える 例）メソッド単位で何をするか AIにその実装計画から詳細な実装計画を作ってもらったり、計画の壁打ちをする テストコードとして何をテストするか自分で考える 8
9. この開発の段取りの効果 レビュー依頼時に指摘を受けることが目に見えて減った ある程度の規模感の実装だったが一発approveされることが増えた 開発を進める中でAIの提案より良いものがあるか自分で判断できるようになった 開発後に自分が何を学んだか、何ができるようになったかを言語化できた 9
10. ご清聴ありがとうございました 10