実践AI駆動開発 壊れにくいコードを生むための設計者思考
発売日: 2026/10/23
想定ページ数: 132ページ
ISBN: 9784295605454
全文検索: 非対応
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AI時代の開発において、コード生成AIの普及により実装速度は飛躍的に向上しました。しかし、その一方で設計や要件定義が疎かになり、プロジェクトが崩壊するリスクも高まっています。本書は、AIを使いこなしながらも「壊れないシステム」を構築するための、人間側の責任と設計技術を徹底解説した一冊です。AIが危険なのではなく、人間の雑な設計や運用が失敗を加速させます。本書では、具体的な「発送完了通知の改修」という事例を軸に、要件定義から実装、そしてリリース後の運用まで、各工程で決めるべき判断基準を明確にします。AIに丸投げするのではなく、適切な文脈を渡し、出力を正しく評価するための「設計者の視点」を養うことができます。現場で即座に活用できるプロンプト例やチェックリストも豊富に掲載されており、実務におけるAI活用の解像度が格段に上がるはずです。AIを強力な相棒に変え、技術的負債を積み上げないための本質的な開発力を身につけましょう。
【目次】
著者の言葉
はじめに
第1章 まずはアクセル全開で事故れ
第2章 AI開発は、なぜ死に向かうのか
第3章 AIと技術者倫理
第4章 AIに嘘をつかせない技術
第5章 AIを使う前の事前準備
第6章 AI以前に必要な開発知識
第7章 AIの車輪の再開発
第8章 開発前に考えること
第9章 AIのコードをレビューする
第10章 AIとチーム開発
第11章 開発後を想定しておく
第12章 AI時代の原理原則
おまけ 僕の簡単プロンプト集
それでもAIで開発するなら
おわりに
あとがき
奥付
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未来の解決策を否定しているわけではない
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この本でできるようになること
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前提
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AI活用で失敗する基本パターンを先に押さえる
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本書で先にそろえる用語
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参考事例: 発送完了通知改修を章ごとに
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本書の読み方
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初学者のために
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1.1 この章でできるようになること
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1.2 この章の読み方
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1.3 最初に壊れたのはコードではなく完了判定だった
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1.4 AIで爆速開発した結果、設計が崩れた
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1.5 一番効いた改善はプロンプト巨大化ではなかった
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1.6 動いて見えたのに、音が死んでいた
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1.7 止まっているのに、AIは止まったと認識しなかった
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1.8 テストは全部通った。でも完成していなかった
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1.9 AIが強かった仕事もある
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1.10 だからツールの前にPDCAを回す
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3.1 この章でできるようになること
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3.2 前提
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3.3 AIは責任を取らない
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3.4 技術者倫理は感情論ではない
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3.5 守る対象を確認項目へ落とす
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3.6 参考事例: 発送完了通知改修
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4.1 この章でできるようになること
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4.2 前提
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4.3 AIはなぜもっともらしい誤答を返すのか
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4.4 曖昧な指示ほど事故になる
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4.5 推測を事実確認へ変える
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4.6 参考事例: 発送完了通知改修
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5.1 この章でできるようになること
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5.2 前提
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5.3 準備不足でAIに依頼すると何が壊れるか
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5.4 環境整備をしてからAIを使う
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5.5 AIに渡す前の土台をそろえる
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5.6 参考事例: 発送完了通知改修
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6.1 この章でできるようになること
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6.2 前提
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6.3 知識不足はなぜ事故になるのか
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6.4 開発判断は4知識の重なりでできる
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6.5 3層で見ると知識不足の事故箇所がわかる
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6.6 不足知識を成果物へ変える
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6.7 参考事例: 発送完了通知改修
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7.1 この章でできるようになること
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7.2 前提
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7.3 「車輪の再発明」は本当に悪なのか
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7.4 依存は導入時より維持時に効いてくる
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7.5 自作と依存を責任量で比べる
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7.6 参考事例: 発送完了通知改修
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8.1 この章で説明すること
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8.2 前提
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8.3 曖昧な要件でなぜ事故が起きるのか
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8.4 要件はゴールラインを決める作業である
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8.5 判定可能な要件へ直す
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8.6 参考事例: 発送完了通知改修
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9.1 この章でできるようになること
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9.2 前提
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9.3 AIコードを全部読むのが無理になる理由
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9.4 コードではなく「作り」を見る
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9.5 危険な構造を先に止める
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9.6 参考事例: 発送完了通知改修
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10.1 この章でできるようになること
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10.2 前提
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10.3 AI利用でチーム文化はどう変わるか
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10.4 ルールがないと出力は統一されない
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10.5 チームで同じ前提を渡す
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10.6 参考事例: 発送完了通知改修
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壁打ちに付き合ってもらう
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メモをタスクとして整理する
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役割を分けてレビューしてもらう
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壁打ち結果を作業タスクへ変換する
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会話から今後も使う内容を拾う
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既存資料の矛盾や重複を洗い出す
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使うときの注意
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この章でできるようになること
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前提
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AIに任せることが曖昧だとどうなるか
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AIは作業、人間は責任と分ける
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責任分けを運用へ落とす
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参考事例: 発送完了通知改修
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この章でできるようになること
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前提
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速度は上がるが、責任は軽くならない
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コーディング以外の判断が増える
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AIはちょっと壊れた魔法のランプ
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AI開発を実践する