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AIコーディングで使えるTips 〜Claude CodeやCodexを使いこなす「3つのフェーズ」と「プロンプト作成術」〜

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はじめに

CodexやClaudeCodeなどのAIを活用したアプリケーション開発は、私たちの創造性を増幅させる強力な手段ですが、多くの開発者が途中で壁にぶつかってきたと思います
エラーのループにはまり込んだり、完成間近でありながらどうして上手くいかなかったり、フラストレーションの溜まる状況は珍しくありません
今回は、AIを活用したアプリケーション開発で、意識して取り組むべきことをまとめていきたいと思います。

まずAIコーディングツール利用時の典型的な失敗は、最初のプロンプトでアプリケーションの全体像を一度に構築しようとすることです
このアプローチはAIを混乱させ、期待外れの結果を招くのが落ちです
丁寧にたくさんの情報を入れてもうまくいかないことが何度もありました

この課題を克服するため、今回は使用するツールに依存しない、汎用的な3段階のプロセスを紹介したいと思います
私自身、このプロセスを含むことで確実にAIを用いた開発がうまくいくようになりました

それは「初期設定」「基盤準備」「機能開発」という3つのプロセスです

今回はこのプロセスを詳しく解説して、皆さんのアプリケーション開発の役に立てれば幸いです

3つのプロセスの重要性

アプリケーション開発を成功させる鍵は、プロジェクト全体を管理可能なフェーズに分割することにあります
ここで紹介する「初期設定」「基盤準備」「機能開発」という3つのプロセスは、単なる手順リストではありません
これらは、開発プロセス全体を通じて一貫性と品質を保ち、AIとの協業を最大化するためのフレームワークになると思います

  • 初期設定
     目的:プロジェクトの初期方向性を定義し、中核となる機能を明確にする
     重要性:明確な出発点を設定することで、AIの混乱を防ぎ、開発プロセス全体の基盤を築く
  • 基盤準備
     目的:データベースや認証など、アプリの根幹をなすインフラを整備する
     重要性:早期にインフラを固めることで、将来的なコードの複雑化に対応し、手戻りを防ぐ
  • 機能開発
     目的:ユーザーに価値を提供する具体的な機能を、一つずつ反復的に追加していく
     重要性:機能を個別に開発・テストすることで、バグの蓄積を防ぎ、安定した拡張性を確保する

一度に一つのことに集中する反復的なプロセスは、複雑さを効果的に管理し、各ステップで品質を確保することを目的にしています
これにより、バグの発生が抑制され、最終的にはより堅牢で信頼性の高いアプリケーションが完成させることができるのです

ステップ1:初期設定

「初期設定」は、その後の開発全体の方向性と成功確率を大きく左右する、最も重要な工程です
ここで作成する最初のプロンプトが、AIとの最初の対話となり、プロジェクトの土台を定義します

私がここで良くしていた間違いは、「最初のプロンプトでアプリ全体を構築しようとする」ことです
このアプローチは、AIに過大な要求を突きつけ、混乱を招き、結果として自分たちのフラストレーションを高めるだけで、使えるコードは生まれません

ここで重要になるのが、MVP(Minimum Viable Product)という概念です
これは、顧客の課題を解決する価値を提供できる、最もコンパクトでシンプルなバージョンのプロダクトを指します
重要なのは、最小限の機能で最大の価値を届けることです
その課題を解決できる1つの主要機能は何かを自問し、開発の初期段階ではその実現に集中することが成功への近道です

効果的な最初のプロンプトを作成するための具体的なベストプラクティスは以下の通りです。

  1. アプリのコンテキストを伝える
    なぜこのアプリを作るのか、誰のために作るのか、といった背景をAIに提供します
    これにより、AIは目的を理解し、より適切なコードを生成できるようになります
  2. 単一の主要機能または1つの画面に焦点を当てる
    アプリケーション全体ではなく、最も重要で核となる機能やページを一つだけ選び、その実装を指示します
  3. 完璧な長文プロンプトを考えすぎない
    最初のプロンプトに時間をかけすぎないことです
    重要なのは、考え込むことよりもまず始めることです
    方向性を定め、AIとの対話を開始しましょう

この最初のプロンプトによって明確な方向性が定まったら、次はその上でアプリケーションが機能するための「基盤」の準備に取り掛かります。

ステップ2:基盤準備

アプリケーションの「基盤」を開発初期に構築することは、単に手戻りを防ぐ以上の戦略的な意味を持ちます
コードが複雑化した後にデータベースや認証システムを後付けすると、AIにとって極めて困難なタスクとなります
しかし、最初に基盤を固めておけば、AIは新機能の追加ごとに、データベースや認証などの基盤をインテリジェントに進化させることができます
これが、将来の拡張性を担保する鍵になります

アプリケーションの基盤を構成する主要な要素は以下の通りです

  • フロントエンドとバックエンド
     ユーザーが直接操作する画面(フロントエンド)とその裏側で動作するロジック(バックエンド)
     多くの場合、これらは最初のプロンプトでAIエージェントによって初期設定されます
  • データベース
     ユーザー情報やコンテンツなどのデータを保存・管理する場所
  • 認証
     ユーザーがログインやサインアップを行うための機能
  • 決済
     商品やサービスの対価を受け取るための仕組み
  • API連携
     外部のサービスや機能を利用するための接続点

これらの基盤機能を構築する際には、以下の戦略が重要です

  1. 一度に一つずつ構築する
     ここでも、データベース、認証、決済といった各要素を、単一の巨大なプロンプトで一度に構築しようとしてはいけません
     それぞれを個別のプロンプトで指示し、一つずつ着実に実装していくことが、エラーを最小限に抑える鍵です
  2. 必要性の判断
     すべてのアプリケーションが、これらの要素をすべて必要とするわけではありません
     例えば、多くのモバイルアプリでは情報をユーザーのスマートフォン端末内に直接保存するため、クラウドデータベースは不要かもしれません
     また、App Store経由での一度きりの支払いでアプリを販売する場合、独自の決済システムや認証機能は必要ありません
     プロジェクトの要件に応じて、必要な基盤要素を見極めるようにしてください

ステップ3:機能開発

堅牢な基盤が整ったら、次はいよいよユーザーに直接的な価値を提供する「機能」を追加していく段階です
ここでの成功の鍵は、場当たり的に開発を進めるのではなく体系的かつ反復的なアプローチを取ることです

機能開発サイクルにおける5つの重要事項は以下の通りです

  1. 一度に一つの機能を開発する
     複数の機能を同時に開発しようとすると、問題が発生した際に原因の特定が困難になります
     一つの機能に集中し、それが完全に動作するまで次の機能には着手しないようにする
  2. 各機能をマニュアルでテストする
     自動テストツールも有用ですが、まずは開発者自身が手動で機能をテストすることが重要です
     これにより、何が機能し、どこで問題が発生しやすいのかといった実践的な知見を学ぶことができます
  3. 問題発生時は変更をロールバックする
     機能追加によって予期せぬエラーが発生した場合、変更を元に戻すことを積極的にしてください
     LovableやBoltのチェックポイント機能、Cursorの変更プレビュー機能などを使えば、簡単に以前の安定した状態に復元できます
     これは失敗ではなく、安定したベースラインを維持するための効率的な戦術です
     恐れずやってしまってください
  4. バグを都度修正し、蓄積させない
     小さなバグを「後で直そう」と放置することは、将来的に負債となります
     発見したバグはその場で修正する習慣/ルールを持つことが、プロジェクト全体の健全性を保ちます
  5. 新機能に着手する前にチャットコンテキストをクリアする
     AIは過去のチャット履歴を参照して次のタスクを実行します
     新しい機能の開発に移る際に、古いコンテキストが残っているとAIが混乱し、精度が低下する原因となります
     新しい機能に着手する前には、必ずチャット履歴をクリアするか、新しいセッションを開始してください

効果的なプロンプト作成

AIとのコミュニケーションの質は、開発の質と速度に直結します
単に「何を作るか」を指示するだけでなく、「どのように作るか」をAIに正確に伝えることが、成功の鍵となります

プロンプト作成する際の、5つの重要な要素を解説します

  1. コンテキスト
     この機能が誰の、どのような課題を解決するためのものなのかを定義します
     AIに目的を伝えることで、より適切な実装を提案させることができます
  2. 利用者の行動プロセス
     ユーザーがその機能をどのように操作するのか、具体的なステップを記述します
     ユーザーが何をクリックし、何を目にし、どのページを見るのかといった一連の流れを時系列で説明します
  3. テクノロジー
     使用すべき特定のAPI、データベースへの変更指示、ライブラリの指定など、技術的な要件を明確に伝えます
  4. デザイン
     デザインのスタイル、特定のアニメーション、参考となるスクリーンショットなど、視覚的な要素に関する指示を与えます
  5. 禁止事項
     AIに実行してほしくない操作を明確に禁止します
    これにより、予期せぬ変更やエラーを防ぎ、AIの作業範囲を適切に制御できます

最後に

今回は、AIを活用したアプリケーション開発を成功に導くための体系的なアプローチを紹介しました
最も重要なメッセージは
成功の鍵は特定のツールを利用することではなく
目的を持って構造化された反復的なプロセスと、明確なプロンプトであることです

改めて、安定した開発を支える3つのプロセスを振り返りましょう

  • 初期設定: 明確なMVPに焦点を当て、プロジェクトの確固たる出発点を設定する
  • 基盤準備: データベースや認証といったインフラを早期に整備し、将来の拡張に備える
  • 機能開発: 一度に一つの機能を反復的に開発・テストし、バグの蓄積を防ぐ

皆さんのアプリケーション開発に少しでも役に立てれば幸いです
ここまで読んでいただきありがとうございました!!!

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