20250924_GenAIGameDay_LT

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1. Claude Codeで開発する予約管理アプリケーション 個人開発で学んだ生成AI活用の仕方と注意点 2025/09
2. 自己紹介 & 背景 自己紹介 - 氏名：石原 賢人、所属：IE3(銀行常駐) - 妻と1歳の息子と3人暮らし - 撮影スタジオの予約アプリケーションを個人開発中 背景 妻が運営しているスタジオの予約管理に課題がある - ダブルブッキングのリスク - 作業時間の増加 - スタジオ利用者の予約時の負担
3. Claude Codeとは ターミナル上で動くAIコーディングアシスタント - コード生成 - コードベースの理解 - 自動化 planモードでAIと壁打ちしてから実行 # インストール npm install -g @anthropic-ai/claude-code # プロジェクトディレクトリで実行 cd your-project claude
4. 実際の活用パターン 設計から実装まで 1. 要件定義（壁打ち） 2. 設計書作成 3. タスクリスト生成 4. 実装＆テスト
5. 設計フェーズで活用する際のポイント - 背景・目的なども詳細に伝える - デザインルールの作成 # 背景 撮影スタジオ専用のアプリケーションの開発を考えています。 現状は、Webサイトから予約フォームを入力してもらい、入力内容をもとに予約を承ったりお客様 へ連絡を入れたりしています。 お客様への通知、予約の簡易化、予約管理の半自動化などを行い、スタジオ管理者とスタジオ利用 者双方にメリットのあるアプリケーションを開発したいです。 # 目的 撮影スタジオ専用のアプリケーションを開発するため、 要件定義と基本設計を行う。 # 命令 上記の背景、目的を満たすためのアプリケーション要件を、以下の背景や観点から考えてください。 - 登場人物は以下。 - 管理者。スタジオを運営する者。 - 利用者。スタジオの利用を希望する者。 - 予約には2種類ある - 本予約:予約確定のもの。キャンセル料発生の対象。本予約期間＝利用日の6日前から利用日ま で。 - 仮予約:予約の仮押さえ。キャンセル料は発生せず、利用日の7日前までに予約確定の連絡が必 要。 - 予約カレンダーは現在Googleカレンダーを使用しているが、カレンダーも自前のものを開発して 移行したい - どの予約も、承認制とする。利用者はあくまで、予約希望を申請できるだけであり、承認は管理 者が行う。 - アプリケーション上で実現したいこと - 利用者の予約希望申請 - 管理者の予約承認 - 利用者への予約通知(仮予約期間終了、本予約前日の連絡、など) - 利用者の登録（氏名、住所、予約回数などを含む） - スタジオ利用規約の確認 - 技術スタックはモダンで世界的に需要のある技術要素とする
6. 実装フェーズで活用する際のポイント 設計書をもとにタスクリストを作成 - 小さい粒度でタスク分解 →求めるアウトプットを得られやすくなる - 各タスクの完了を確認しながら進められる →実装漏れを防げる ### 2.2 予約システム基盤 - [×] 2.2.1 DynamoDBテーブル作成（Bookings、Calendar、Options） - [×] 2.2.2 予約Lambda実装（CRUD操作） - [×] 2.2.3 空き状況確認Lambda実装 - [×] 2.2.4 予約カレンダーLambda実装 - [ ] 2.2.5 予約申請フローのビジネスロジック実装 - [ ] 2.2.6 仮予約・本予約処理ロジック - [ ] 2.2.7 予約承認・拒否処理Lambda実装 - [ ] 2.2.8 キャンセルポリシー実装（キャンセル料率計算） - [ ] 2.2.9 DynamoDBストリームによる予約イベント処理
7. 失敗事例:車輪の再発明 - Claude Codeの提案 - 認証機能を1から実装してしまった →AWS Cognitoで実装できる・・・！ ### 2.1 認証・アカウント管理システム - [ ] 2.1.1 DynamoDBテーブル作成（Users、UserAgreements） - [ ] 2.1.2 認証Lambda実装（登録、ログイン、ログアウト、トークン更新） - [ ] 2.1.3 パスワードリセットLambda実装 - [ ] 2.1.4 JWT認証ミドルウェア実装 - [ ] 2.1.5 ユーザープロフィール管理Lambda実装 - [ ] 2.1.6 ログイン・登録画面UI実装 - [ ] 2.1.7 プロフィール編集画面UI実装 - [ ] 2.1.8 ユーザー権限管理（一般/管理者）
8. 失敗から学んだ教訓 より具体的な指示を出さないと、汎用的な提案をしてくる - 具体的な指示がないと非効率な実装になる可能性がある - マネージドサービスの活用を見逃す - 個人開発に適したアーキテクチャにならないかも
9. 生成AIを効果的に使うためのスキル 3つの必要スキル - クラウドの基礎知識（AWS SAAレベル） - 要件定義力（言語化能力） - レビュー能力（品質・セキュリティ判断）
10. 重要なマインドセット 「AIに作らせる」ではなく「AIと一緒に作る」 - 現時点でAIはCopilot - ドライバーは人間 - 自分の理解が及ばない範囲では頼らない →エンジニアとして成長する必要がある
11. まとめ 生成AIは個人開発を加速させ、成長させてくれる強力なツール - AIを活用してエンジニアとして強くなる - プロンプトはより具体的にする - 小さいタスクに分解して任せる