はじめに：あなたの未来を、AIに託せますか？

自律的にコードを書くAIの登場は、私たちエンジニアにそんな根源的な問いを突きつけています。

しかし、遠い未来の話をする前に、私たちの「今」に目を向けてみましょう。
そこには

「なぜ、見積もりはこうも外れるのか？」
「なぜ、手戻りはなくならないのか？」

といった、解決の糸口が見えない課題が山積しています。

もし、AIを真の「相棒」として迎え入れるなら、私たちがまず解決すべきは、この目の前の混沌（カオス）ではないでしょうか。

この記事は、単なるタスク管理術の話ではありません。
AIの時代に、エンジニアが再び思考の主導権を握り、自らの価値を再定義するための、新しい思考法についての「一つの提案」をさせてください。

解決の鍵は、私が考案した「ボトムアップパーシャルピック法（BUPP法）」

なぜ、私たちの工数見積もりはこれほどまでに外れるのでしょうか？なぜ、開発終盤に考慮漏れが発覚し、痛い手戻りが発生するのでしょうか？

私は、その根本原因が タスクの「切り方」そのものにある と考えています。

従来の「機能ごと」「画面ごと」という曖昧で巨大なタスクの切り方では、本質的な課題は解決できません。

もっと揺るぎない「ものさし」で作業量を測り、実装の依存関係を最初から見通すことはできないか。

この課題意識から、私自身が日々の開発業務の中で試行錯誤を重ね、一つの結論として体系化したのが、本記事で提唱する独自の手法 「ボトムアップパーシャルピック法（Bottom-up Partial Pick Method）」 です。

本稿では、便宜上 「BUPP法（バップ法）」 と呼称します。

これは、その名の通り、

ボトムアップ（Bottom-up）：分解された実装の最小単位から、
パーシャル（Partial）：機能の区切りに捉われず部分的に、
ピック（Pick）：純粋な作業量ベースでタスクを拾い上げる

という、これまでの常識とは逆転の発想に立つ思考法です。

全解説「BUPP法」の実践4ステップ

「BUPP法」は、具体的な4つのステップで実践します。

1. 【分解】目的からアトミックレベルまで、思考をトップダウンで分解する

すべては「ユーザーが〜できること」という目的（テストケース）から始まります。
そこから「機能」→「画面を構成する項目」→「再利用可能な最小部品（アトミックコンポーネント）」へと、思考を徹底的に分解していきます。

【補足】アトミックコンポーネントって何？ ⚛️

「アトミックコンポーネント」とは、これ以上分解できない最小単位のUI部品のことです。
例えば、サイトでよく見る「ボタン」や「入力欄」、「アイコン」などがこれにあたります。

アトミックデザインという設計思想では、UIをまるで理科の実験のように、原子（Atom）→分子（Molecule）→有機体（Organism）と、小さな部品を組み合わせて大きな塊を作っていく、と考えます。
この手法では、その一番最初の「原子」レベルまで機能を分解してみましょう、という意味で使っています。

2. 【グルーピング】同じ実装パターンの部品をグループ化する

分解された部品群の中から、同じパターンで実装できるものをまとめます。
例えば「テキスト入力フィールド」「選択式ドロップダウン」といった単位です。
これが、後のAIへの「お手本」の素になります。

【補足】「グルーピング（抽象化）」の簡単な考え方 🧠

ここでいう「グルーピング」や「抽象化」とは、一見バラバラに見えるものの中から 「共通の型（パターン）」を見つけ出す作業 のことです。

例えば、「名前の入力欄」「住所の入力欄」「メールアドレスの入力欄」は、それぞれ目的は違いますが、実装レベルで見ると「ラベルがあって、その下にテキストを入力する箱がある」という 共通の型 をしていますよね。

このように「これも結局は、あのパターンの仲間だな」と見抜くことが抽象化の第一歩です。
この「型」を一つ作ってしまえば、あとは少し変えるだけで色々な場所で使い回せるようになります。

3. 【ピックアップ】作業量ベースでタスクを切り出す

ここがこの手法の核心です。機能や項目といった単位に縛られず、 「この部品を作るのに何時間かかるか」 という純粋な作業量を基準にタスクを切り出します。例えば「汎用テキストフィールドの作成（6h）」が1つのタスクになります。

4. 【積み上げ】ボトムアップで依存関係を解決しながら実装する

最小部品のタスクから着手し、それらを組み合わせて上位の項目、機能へと積み上げていきます。
これにより、依存関係が明確になり、手戻りのない着実な進捗が生まれます。

【補足】「依存関係が明確になる」とは？ 🔗

「依存関係」とは、簡単に言うと 「何かを作るために、先に作っておかなければならないもの」 という関係性のことです。

例えば、プラモデルを作る時、手や足といったパーツ（最小部品）を先に作らないと、それらを組み合わせて胴体に取り付けることはできませんよね。
開発も同じで、「テキスト入力フィールド」という部品（パーツ）が完成していないのに、それを使う「ユーザー登録フォーム」を作ることはできません。

この手法では、一番小さな部品から作っていくので、「次は何を作れば良いか」の順番が非常に分かりやすくなり、作業の迷いがなくなります。

AIを最強の相棒に変える「伴走・委託分離モデル」

この「BUPP法」は、AIとの協業で真価を発揮します。
私はこれを 「伴走・委託分離モデル」 と呼んでいます。

【補足】なぜフェーズを分けるの？

開発の仕事は、大きく分けて2種類あります。一つは、 どう作るか考える「設計」の部分（0→1）。
もう一つは、決まったパターンを元に 手を動かす「実装」の部分（1→10） です。

AIは、後者の「決まったパターンの量産」は得意ですが、
前者の「どう作るべきか」という正解のない問いを考えるのはまだ苦手です。

だからこそ、最も頭を使う「設計」の部分を人間が責任を持って行い（伴走フェーズ）、
そのお手本さえ出来てしまえば、退屈な繰り返し作業になりがちな「実装」の部分をAIに任せる（委託フェーズ）。
この役割分担が、最も効率よく質を上げるための鍵なのです。

伴走フェーズ（人間が主役）

この段階で、人間はAIを思考の 「壁打ち」相手として活用 します。

「この設計で問題ないか？」
「もっと良い実装パターンはないか？」

といった問いをAIに投げかけ、対話を繰り返しながら、最適な設計思想を固めていくのです。

そして、固まった最高の設計思想を元に、グループ化された各パターンのうち、最初の1つだけを人間が実装します。
これがAIへの、魂を込めた「お手本（ナレッジ）」となります。
品質を保証するテストコードと共にAIに渡すことで、後の「委託フェーズ」の品質が担保されるのです。

委託フェーズ（AIが主役）

お手本さえあれば、あとはAIの独壇場です。
「このお手本と同じように、残りの5つの項目を実装して」と指示するだけ。
人間が一晩かけて行うような退屈な作業を、AIは数分で、しかも並列で実行してくれます。

私たちは、AIが鳴らすテスト通知を眺めながら、本当に価値のある仕事、つまり最終的なレビューと、次の創造的な「設計」に集中できるのです。

おわりに：未来のエンジニアリングを、自らの手でデザインする

「BUPP法」は、単なるタスク管理術ではありません。

それは、エンジニアが思考の主導権を握り、AIをオーケストラの奏者のように率いる 「指揮者」 となるための、新しい時代の設計思想です。

この手法の本質は、一見バラバラに見える機能の中から 共通項 を見出し、最初に作った「お手本」という ナレッジを最大活用 することにあります。
すでにある「お手本」という名のコンポーネントを組み合わせることで、 「思っていたのと違う」という手戻りのリスクを最小限に抑えられます。
その結果、重複実装や手戻りは撲滅され、 実装コストを劇的に下げる ことに繋がります。

つまり、これからのタスク管理は、単に作業をこなすのではなく、いかに 横展開し、応用するかを重視する 戦略的な思考が求められるのです。

そうして生まれた時間と余裕を、私たちはより創造的で、本質的な価値のある仕事に投下できます。
求められるのは、目的を深く理解し、実装を抽象化し、的確な指示を出す能力だけではありません。

作ったものをいかに 再利用 し、応用を効かせるか。
そのスキルこそが、これからの時代を生き抜くエンジニアの新たな価値の源泉となる のです。

単にコードを書くだけの「プログラマ」の時代は終わりました。
これからは、私たち自身の手で、未来のエンジニアリングをデザインしていくのです。

その第一歩として、この 「ボトムアップパーシャルピック法（BUPP法）」 があなたの武器となることを願っています。