生成AIを活用すると、画面や機能は驚くほど速く形になります。以前なら数日かかっていた実装のたたき台が、数時間で動くことも珍しくありません。

ただし、そこで「動いたから完成」としてしまうと、後から不具合やセキュリティ上の懸念、保守しにくさが表面化します。AIを使うほど、開発を速く進めるための“仕組み”が必要だと感じています。

私が最初に整えるのは、次の3つです。

1. 作る前に、目的と判断基準を言葉にする

AIは指示されたものを素早く作れますが、曖昧な依頼をそのまま実装すると、もっともらしいけれど使いにくいものができがちです。

そこで、「誰が、どんな場面で、何に困っているのか」「完成したと判断できる状態は何か」を先に整理します。機能一覧よりも、業務の流れや困りごとを確認することを大切にしています。

2. AIの出力を、必ず別の観点で検証する

生成されたコードは、見た目も動作も一見問題ないことがあります。しかし、例外的な入力、権限の違い、データが増えたときの挙動までは保証してくれません。

実装とは別に、レビュー、テスト、画面確認を行います。特に「本来はできてはいけない操作」ができないかを確認することは重要です。AIが書いたコードを信頼しないのではなく、信頼できる状態まで確かめる、という考え方です。

3. 一度に大きく作り切ろうとしない

最初から完璧なシステムを目指すと、判断が増え、手戻りも大きくなります。まずは業務の中で最も効果が大きい部分を小さく作り、実際に使ってもらいながら改善する。その繰り返しが、結果的に最短ルートになります。

AI駆動開発は、単にコードを書く速度を上げる手法ではありません。考えるべきことを整理し、確認を仕組みにし、改善の回転を速くするための手法だと考えています。

AIを使った開発の進め方、個人開発や受託開発での品質管理、要件整理などで悩んでいる方は、お気軽にご相談ください。