こんにちは。
この連載では、AIを活用したコーディングやエンジニアリングの最新動向について紹介しています。
第2回は、AIを使って開発プロセス全体をどう効率化できるかについて、実際の業務での活用事例を交えて解説します。
🧩 AIが支援できる開発プロセスの領域
AIはコードを書くだけでなく、開発プロセスのさまざまなフェーズで活用できます。
| フェーズ | 活用例 |
|---|---|
| 要件定義 | ユーザー要望の整理、ユースケース抽出 |
| 設計 | クラス設計の提案、アーキテクチャの比較 |
| 実装 | コード生成、リファクタリング支援 |
| テスト | テストケースの自動生成、カバレッジ分析 |
| ドキュメント | READMEやAPI仕様書の下書き生成 |
| レビュー | 静的解析、コードレビューコメントの提案 |
🛠 実際の業務で使ってみた事例
① 設計レビュー支援
ChatGPTに「この機能を実装する場合、どんな設計が考えられるか？」と聞くと、複数の設計案を提示してくれます。
## 要件
- ユーザーが画像をアップロードし、AIで分類する機能
## ChatGPTの提案
- クラス構成：ImageUploader, ImageClassifier, ResultPresenter
- API設計：POST /upload, GET /result/{id}
- 非同期処理の提案：Celery + Redis
このように、設計の方向性を整理する際の壁打ち相手として非常に有効です。
② テストケースの自動生成
既存の関数に対して、AIに「この関数のテストコードを書いて」と指示すると、基本的なテストケースを生成してくれます。
# 対象関数
def add(a, b):
return a + b
# AIが生成したテストコード（pytest）
def test_add():
assert add(1, 2) == 3
assert add(-1, 1) == 0
assert add(0, 0) == 0
もちろん、境界値や例外処理などは人間の補完が必要ですが、ベースとしては十分使えます。
③ ドキュメント生成
関数やクラスの説明、READMEのテンプレートなどもAIが生成可能です。
# ImageClassifier クラスの説明（AI生成）
This class provides functionality to classify images using a pre-trained deep learning model.
It supports batch processing and returns classification results with confidence scores.
英語ドキュメントの下書きにも便利で、国際チームとの連携にも役立ちます。
👥 チームでAIを活用する際のポイント
- プロンプトの共有：良い指示文はチームで共有すると効率UP
- レビュー体制の強化：AI生成物は必ず人間がチェック
- セキュリティとライセンスの確認：生成コードの出典や使用条件に注意
📝 まとめ
AIは開発プロセス全体において、補助的な役割として非常に強力なツールです。
特に、設計やテスト、ドキュメントなど「手間がかかるが重要な作業」において、時間と労力を大幅に削減できます。
次回は、AIと共に成長するエンジニア像について、スキルやキャリアの観点から掘り下げていきます。