はじめに
2025年、生成AIは「便利な道具」から「一緒に作る相棒」に変わっていった一年でした。
2024年までの私は、生成AIを 困ったときの検索代替 くらいに捉えていて、使い方も「とりあえず聞く」止まり。
でも2025年は違った。
設計、実装、レビュー、ドキュメント、運用、学習まで、開発の流れの中にAIを組み込むようになりました。
この記事では、2025年の私の生成AI体験を「良かったこと」「ハマったこと」「チーム導入の学び」「2026年への抱負」まで、まるっと振り返ります。
同じように試行錯誤している人の参考になればうれしいです。
2025年の生成AI体験、まるっとシェアしよう！
結論から言うと、2025年は「生産性が上がった」以上に、仕事の“やり方”が変わった年でした。
- コーディングは速くなった（これは事実）
- でも本当に効いたのは「思考の摩擦」が減ったこと
- 一方で、AIを増やすほど「確認コスト」「品質の責任範囲」が浮き彫りになった
「AIでラクになった！」だけで終わらない、いろんな副作用も含めてリアルに書きます。
2025年に使った生成AI（ざっくり）
ツール名を挙げるのが目的ではないですが、体験の前提として。
- ChatGPT系：設計相談、実装の叩き台、レビュー観点の洗い出し、ログ解析の壁打ち
- GitHub Copilot系：実装の加速、既存コードの補完、テスト生成の初速
- Claude/Gemini系：長文読解や仕様書・議事録の要約、複数案の比較検討
体感としては、「IDE内（実装）」と「チャット（思考・整理）」の二刀流が一番うまく回りました。
個人の活用：2025年、私の開発効率を変えたAI活用術
1) 「実装」より「設計の迷い」を減らすのが効いた
AIにコードを書かせると確かに速い。でも、2025年に一番効いたのはここでした。
- 責務分割（どこまでをモジュールにする？）
- データ構造の選び方（JSONの形、DB設計、境界）
- 例外設計（どこで握りつぶす？どこで返す？）
- リトライやタイムアウトなど運用前提の設計
AIは「候補を並べる」のが得意なので、私はよくこう聞いてました。
- A案/B案/C案で、それぞれの利点・欠点・失敗パターンを挙げて
- 運用で詰みやすい点を先に指摘して
- レビューで突っ込まれそうな点を列挙して
結果として、手戻りが減って、スプリントの「最後のバタバタ」が明らかに減りました。
2) テストは“生成”より“観点の補完”が価値
テストコード自体を生成するのも便利なんですが、事故が減ったのはむしろこっち。
- 境界値
- 例外系
- 依存先が落ちたとき
- 並行実行や競合
- 権限・認可の穴
- 仕様の解釈違いが出やすいところ
AIに「この仕様で落とし穴になりそうな観点を出して」と頼むと、
自分の思考の癖（いつも見落とす部分）が浮き彫りになるのが良かったです。
3) “読む”作業が速くなった：ログ・差分・仕様書
2025年は「読む量」が増えました。生成AIはそこに効きます。
- PR差分の要点整理（何が変わった？リスクは？）
- エラーログの解釈と仮説出し（まず何を見る？）
- 仕様書の要約と抜け漏れ探し（ここ曖昧では？）
ポイントは、AIに丸投げしないこと。
「自分が判断するための材料を、短時間で揃える」 使い方に寄せると、精度のブレがあっても価値が残ります。
AIペアプログラミングで感動した瞬間
2025年のハイライトは、ある障害対応の夜でした。
原因が複合的で、ログも散らばっていて、最初は「どこから見ればいいか」すら分からない。
そこでAIに以下を渡しました。
- 直近のデプロイ差分の要点
- エラーの代表ログ
- システムの前提（DB、キャッシュ、外部API）
お願いしたのはたった一つ。
「可能性の高い原因を3つに絞って、それぞれ“検証の順番”を提案して」
返ってきたのは、「調査の道筋」 でした。
その順番で確認したら、2手目で当たりを引けた。
あの時感じたのは、「正解をくれる」よりも、
焦ってる時に“次の一歩”を作ってくれるのが強い ということでした。
チーム・組織：開発チームに生成AIを導入してみた結果
2025年は、個人利用から一歩進んで、チームでの活用をちゃんと進めた年でもあります。
1) いきなり全員導入は失敗しやすい
最初は「全員にアカウント配って、さあ使おう！」みたいなノリで進めたくなる。
でも実際は、
- 何に使うべきか分からない
- どこまで信用していいか分からない
- “使った感”だけ出て品質が下がる
という壁にぶつかります。
うまくいったのは、ユースケースを3つに絞って小さく始めたことでした。
- PRレビュー補助（観点チェック）
- テスト観点洗い出し
- 仕様の不明点の整理（質問文の生成）
「何でもAI」じゃなくて、「ここだけAI」が最初は効きました。
2) ルールは“禁止”より“責任の置き方”を明確に
生成AI導入で揉めやすいのは、たいていここです。
- 生成物の著作権・ライセンス
- 機密情報の扱い
- 誤情報による事故
- 最終責任は誰が持つのか
2025年に学んだのは、禁止事項を並べるほど現場は止まるということ。
それよりも、
- 何を入れて良い/悪い（データ分類）
- 生成コードのチェックポイント（レビュー観点）
- 「最終的に責任を持つのは人」という原則
を短く明文化して、回しながら更新する方が現実的でした。
3) チームで効果が出たのは「共通プロンプト」と「共有ナレッジ」
個人がうまく使えても、チームだと再現性が課題です。
そこで効いたのは2つ。
- よくある作業のプロンプトテンプレ
- うまくいった例・失敗した例のナレッジ共有
たとえばレビュー補助なら、
- 目的（何を守りたい？）
- 前提（アーキテクチャ、制約）
- 出してほしい形式（箇条書き、重大度、根拠）
をテンプレ化すると、使う人が変わっても品質が安定します。
思ったより難しかったこと／意外なエピソード
1) “速さ”が上がるほど、レビューと検証がボトルネックになる
生成AIで実装が速くなると、PRの量が増えます。
すると当然、
- レビューが追いつかない
- テストが追いつかない
- 仕様確認が追いつかない
という別の詰まりが出ます。
2025年は、「AIで速くした分を、どこに再配分するか」が大事でした。
速く作るより、速く“確かめる” がテーマになった感じがあります。
2) AIが“自信満々に間違える”とき、チームが疲弊する
「それっぽい説明」「それっぽい修正」を出してくるのが一番やっかいです。
特に初学者や新メンバーほど、AIを信じて沼ります。
対策として効いたのは、
- 出力に必ず根拠（参照箇所、前提）を付けるようにする
- 「この回答の不確かな点は？」をセットで聞く
- 小さな検証（PoC）を前提にする
AIに“答え”を求めるより、“疑い方”を教える方向に寄せるのが良かったです。
2025年に試してよかったツール・手法まとめ
箇条書きで、再現性が高かったものだけ。
- 設計相談は「比較表」を作らせる（A/B/C案、利点欠点、採用条件）
- テストは「観点」を出させる（境界値、例外、運用）
- PRレビューは「リスク列挙」をさせる（変更点、影響範囲、最悪ケース）
- 調査は「検証手順」を作らせる（何をどの順番で見るか）
- チーム導入は「ユースケース限定」で始める（レビュー・テスト・質問整理）
2026年はここを深掘りしたい！私のAI活用宣言
2026年にやりたいのは、「AIを使う」から「AIと共に運用する」へ進むことです。
- 品質の作法：AI生成物のレビュー観点をより体系化する
- チームの再現性：テンプレ・ナレッジの継続運用（属人化しない）
- 運用・障害対応の強化：ログ解析や切り分けの手順をAIと一緒に磨く
- ドキュメントの鮮度：仕様と実装の差分を検知しやすい流れを作る
2025年は“爆速化”の年でした。
2026年は“安定して速い”を目指したい。
おわりに
2025年、生成AIは間違いなく開発現場を変えました。
でもその変化は「ラクになる」だけじゃなくて、責任の置き方、チームの作法、品質の守り方まで含めての変化でした。
個人的には、生成AIは「置き換え」ではなく「拡張」だと思っています。
自分の思考の弱点を補い、チームの学びを加速し、迷いを減らす。
2026年も、試行錯誤しながら、ちゃんと“共創”していきます。