実践的な解決策まとめ

この記事の目的

AI開発で陥りがちな11のアンチパターンと、それらに対する 実践的な解決策 をまとめます。

11のアンチパターンと解決策

アンチパターン①「Accept All症候群」

問題: AIの出力を無批判に受け入れる

解決策:

Accept Allボタンを使わない
すべてのdiffを読む
各変更の意図を理解する
セキュリティチェックを行う

アンチパターン②「動いたからOK」

問題: 動作確認だけで品質を判断

解決策:

「動く」≠「正しい」を意識
コードレビューを必ず行う
エッジケースをテスト
セキュリティスキャンを実行

アンチパターン③「一括依頼」

問題: 大量のコードを一度に依頼

解決策:

タスクを小さく分割（各20-30行）
1つの機能ずつ依頼
各ステップでレビュー
動作確認してから次へ

アンチパターン④「コンテキスト喪失」

問題: セッション間で情報が失われる

解決策:

CONTEXT.mdを作成・維持
ADR（Architecture Decision Records）を書く
セッション開始時にコンテキストを渡す
ドキュメントを更新する習慣

アンチパターン⑤「スパゲッティ大量生産」

問題: モンスター関数の乱造

解決策:

関数は30行以下を目標
1関数1責務を意識
プロンプトで行数制限を指定
生成後にリファクタリング

アンチパターン⑥「テスト省略」

問題: テストなしで本番へ

解決策:

コードと同時にテストを依頼
CIでテストを自動実行
テストファーストを検討
重要機能は必ずテスト

アンチパターン⑦「非技術者単独開発」

問題: 技術知識なしでの本番運用

解決策:

技術者との協業
プロトタイプ止まりの覚悟
最低限の技術知識を学ぶ
本番は必ず技術者レビュー

アンチパターン⑧「セキュリティ軽視」

問題: セキュリティを後回し

解決策:

プロンプトにセキュリティ要件を含める
OWASP Top 10チェック
自動セキュリティスキャン
技術者によるセキュリティレビュー

アンチパターン⑨「計画なしの開発」

問題: 設計なしに作り始める

解決策:

要件定義を先に
アーキテクチャを設計
小さな単位で反復
CONTEXT.mdで決定事項を維持

アンチパターン⑩「AIの限界を理解しない」

問題: AIを万能と思い込む

解決策:

AIの得意・不得意を理解
適材適所で使う
判断は人間が行う
複雑なロジックは人間が設計

アンチパターン⑪「AI特有のコード品質問題」

問題: AI生成コード特有の問題

解決策:

不要なコメントを削除
ネストを減らす
命名規則を統一
重複コードをリファクタリング

段階別の推奨アクション

今日からできること

Accept Allをやめる
- すべてのdiffを読む
CONTEXT.mdを作成
- 技術決定を記録
小さく依頼する
- 1機能ずつ

今週中にやること

セキュリティスキャンを導入
- Snyk、SonarQubeなど
CIでテストを自動実行
- GitHub Actionsなど
チェックリストを作成
- レビュー用、デプロイ前用

今月中にやること

コードレビュープロセスを確立
- AI生成コードには必ずレビュー
ドキュメント整備
- README、API仕様、アーキテクチャ
教育・トレーニング
- チームでアンチパターンを共有

ツールの活用

解決策を実践するためのツールを紹介します。

コード品質

ツール	用途
ESLint	JavaScript/TypeScriptの静的解析
Prettier	コードフォーマット
SonarQube	総合的な品質チェック

セキュリティ

ツール	用途
Snyk	依存関係の脆弱性チェック
OWASP ZAP	Webアプリケーションスキャン
GitHub Dependabot	依存関係の自動更新

テスト

ツール	用途
Jest	JavaScriptテスト
Vitest	Vite用テスト
Playwright	E2Eテスト

CI/CD

ツール	用途
GitHub Actions	CI/CD
CircleCI	CI/CD
Codecov	カバレッジ計測

チームでの実践

チームでAI支援開発を実践する際のガイドラインです。

ガイドライン例

# AI支援開発ガイドライン

## 基本原則
1. AIは「ツール」であり「代替」ではない
2. 生成コードの責任は人間にある
3. 理解できないコードは使わない

## 必須プロセス
1. AI生成コードには必ずレビュー
2. セキュリティチェックを実施
3. テストを追加

## AI開発で避けるべき禁止事項
1. Accept All禁止
2. レビューなしのマージ禁止
3. テストなしの本番デプロイ禁止

AI開発の継続的な改善プロセス

解決策は一度やれば終わりではありません。継続的な改善が必要です。

週次振り返り

今週Accept Allを使ったか
セキュリティ問題は発生したか
テストカバレッジは維持されているか
技術的負債は増えていないか

月次レビュー

アンチパターンは減っているか
コード品質は向上しているか
チームのスキルは向上しているか
ガイドラインは守られているか

この事例から学ぶべき教訓と実践ポイント

「実践的な解決策」から学ぶべきことは以下の通りです。

11のアンチパターンすべてに解決策がある
- 問題は解決可能
今日からできることがある
- Accept Allをやめる、CONTEXT.md作成
ツールを活用する
- 自動化で人間の負担を減らす
チームでルールを決める
- ガイドラインを作成
継続的に改善する
- 週次・月次で振り返り

まとめ：重要ポイントの振り返り

11のアンチパターン すべてに解決策がある
段階別アクション ：今日、今週、今月
ツールを活用 ：ESLint、Snyk、Jest、GitHub Actions
チームでルール化 ：ガイドラインを作成
継続的改善 ：週次・月次で振り返り
教訓：問題には解決策がある。実践せよ

AI支援開発の実践的解決策【完全ガイド】

実践的な解決策まとめ

この記事の目的

11のアンチパターンと解決策

アンチパターン①「Accept All症候群」

アンチパターン②「動いたからOK」

アンチパターン③「一括依頼」

アンチパターン④「コンテキスト喪失」

アンチパターン⑤「スパゲッティ大量生産」

アンチパターン⑥「テスト省略」

アンチパターン⑦「非技術者単独開発」

アンチパターン⑧「セキュリティ軽視」

アンチパターン⑨「計画なしの開発」

アンチパターン⑩「AIの限界を理解しない」

アンチパターン⑪「AI特有のコード品質問題」

段階別の推奨アクション

今日からできること

今週中にやること

今月中にやること

ツールの活用

コード品質

セキュリティ

テスト

CI/CD

チームでの実践

ガイドライン例

AI開発の継続的な改善プロセス

週次振り返り

月次レビュー

この事例から学ぶべき教訓と実践ポイント

まとめ：重要ポイントの振り返り

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