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。