はじめに
最近、AIを活用した開発ツールが数多く登場しています。
GitHub Copilotは利用したことがありましたが、今回は Claude Code を使ってJava(Spring Boot)プロジェクトでどのような支援が受けられるのか試してみました。
本記事では、実際に試した内容と使ってみた感想を紹介します。
※検証環境は個人用のサンプルプロジェクトを使用しています。
試したこと
今回は以下の5つを試しました。
- Mavenプロジェクトの解析
- クラスの役割を説明してもらう
- Exceptionの原因調査
- コードレビュー
- リファクタリング提案
1. Mavenプロジェクトを解析してもらう
まずはSpring Bootプロジェクトを読み込ませて、
このプロジェクトの構成を説明してください。
と依頼しました。
Controller・Service・Repositoryの役割だけでなく、各クラスの責務もまとめて説明してくれました。
新しいプロジェクトへ参加した際のキャッチアップにも活用できそうです。
2. Exceptionの原因を調査してもらう
続いて、Exceptionのスタックトレースを入力し、
このエラーの原因を教えてください。
と質問しました。
単にException名を説明するだけではなく、
- 原因になりそうなコード
- 確認すべき箇所
- 修正案
まで提案してくれました。
「まず何を確認すればよいか」を整理する用途として便利だと感じました。
3. コードレビュー
Serviceクラスをレビューしてもらいました。
例えば、
- 命名
- 可読性
- Nullチェック
- メソッド分割
- 重複コード
などについてコメントしてくれます。
レビュー内容が必ず正しいとは限りませんが、自分では気付かなかった改善点を知るきっかけになりました。
4. リファクタリング提案
少し長めのメソッドを渡して、
可読性を上げるようにリファクタリングしてください。
と依頼しました。
結果として、
- メソッド分割
- early return
- Optionalの活用
- Stream APIへの置き換え
など複数の改善案を提示してくれました。
「なぜそのように変更したのか」も説明してくれるため、Javaの勉強にも役立ちます。
良かった点
コードの理解が速い
Javaプロジェクト全体を見ながら説明してくれるため、コードリーディングの補助として便利でした。
レビュー相手として使える
レビュー担当者の代わりにはなりませんが、「最初の壁打ち相手」としては十分活用できそうです。
説明が丁寧
「なぜその実装なのか」まで説明してくれるため、学習用途との相性も良いと感じました。
気になった点
- 提案内容をそのまま採用するのは危険
- プロジェクト固有の設計思想までは理解できないことがある
- セキュリティや性能面は最終的に人の確認が必要
AIの提案を鵜呑みにするのではなく、「レビューを補助してくれるツール」として使うのが良さそうです。
まとめ
今回試した範囲では、Claude Codeは単なるコード生成ツールというより、「コードを理解・説明・改善するパートナー」という印象を受けました。
特に次のような場面では役立ちそうです。
- 新しいプロジェクトのキャッチアップ
- Exception調査
- コードレビュー
- リファクタリング
- Java学習
今後はJUnitの生成やSpring Bootの新規機能実装なども試し、実務でどこまで活用できるか検証してみたいと思います。