AI駆動開発と実際の現場での利用について

NexusCodeのMiyaです。

前回の投稿からしばらく時間が空きましたが、その間もAIに関する取り組みは継続していました。ただ、AIツールの進化が日進月歩どころか時進日歩の速さになり、状況が落ち着くのを待っていたため記事化していませんでした(AIに関しては落ち着くことはないのですが…)。

この記事を執筆している時点は2025年12月ですが、年明けにはGemini3をはじめ、国内未実装の新機能が一気に展開される可能性があります。AI領域は相変わらず激しく進化し続けています。

AI駆動開発

弊社が支援している企業でも、AIを業務改善やシステム開発に積極的に取り入れる動きが加速しています。特にAI駆動開発を試験的に導入し、エンジニアが自分でコードを書くことを制限し、実装や修正の大半をAIで進める取り組みも見られます。

AI駆動開発の一般的な流れは次の通りです。

このように、コンテキスト設定とプロンプトの投げ方を適切に行えば、開発の多くをAIだけで進めることが可能です。

ただし、AI駆動開発には向き不向きがあります。古いシステムや複雑な設計が絡むプロダクトの場合、独自仕様を踏まえた判断が不可欠であり、AIツールだけで完全に対応するのは容易ではありません。既存システムの構造を理解できなければ、AIが生成したコードが正しいかどうかを判断できないためです。

最終的な判断は人間に委ねられます。

一方で、AIが生成したコードをすべて理解する必要はないという考え方もあります。

AIは人間よりもはるかに高い処理能力を持ち、生成されたコードを内部的にどう解決しているかを追うこと自体が非効率だという見方です。多くの人がGoogleマップの仕組みを理解していなくても問題なく利用しているのと同じ構造です。

要件通りに動き、期待した結果が得られるのであれば、それで十分...という割り切り方ができます。

特に、長期的なメンテナンスを前提としない小規模システムであれば、AIが生成したブラックボックス的な実装でも問題はありません。必要なときにAIで気軽にシステムを作り、不要になったら捨てるというスタイルが今後は一般化するかもしれません。

社会全体がAIを前提とした動き方へと急速に移行していることを、日々強く実感しています。NexusCodeとしても、実際の現場で活用可能なAIの導入支援と、AI時代に最適化した開発スタイルを引き続き探求していきます。