【AI】AI駆動開発（AI‐Driven Development） - j-komatsu/myCheatSheet GitHub Wiki

AI駆動開発（AI-Driven Development）

🔰 初学者向け解説

読み方

AI駆動開発（AI-Driven Development）
「エーアイ くどう かいはつ」と読みます。

🌟 どんなもの？

AI（人工知能）を活用して、ソフトウェアの設計・実装・テスト・運用を支援・自動化する開発手法です。
人間の作業をAIがサポートし、より早く正確な開発が可能になります。

👀 たとえ話で理解しよう

🔧 通常の開発：職人が1から設計図を書いて家を建てる
🤖 AI駆動開発：設計図はAIがドラフトを作ってくれて、職人が仕上げる感じ

🧩 どんな場面で使われる？

利用シーン 具体例
コーディング AIがコードを自動生成（例: GitHub Copilot）
テスト AIがテストケースを自動生成
仕様分析 ユーザー要望から仕様を自動で抽出
デバッグ エラーログを解析して原因を予測

🛠 使い方の例

入力（例: 「ユーザー登録フォームを作って」）

自然言語による指示：
「ユーザー登録フォームをReactで作って」

出力（AIが生成）

import React from 'react';

function RegisterForm() {
  return (
    <form>
      <label>Username: <input type="text" /></label>
      <label>Email: <input type="email" /></label>
      <button type="submit">Register</button>
    </form>
  );
}

export default RegisterForm;

👩‍💻 専門者向け解説

⚙ 概要と構成図（Mermaid）

flowchart TD
    A[要件定義] -->|自然言語で記述| B[AI分析]
    B --> C[プロンプト生成]
    C --> D[コード生成/補完]
    D --> E[自動テスト生成]
    E --> F[CI/CDやレビュー]
Loading

🔍 特徴比較

項目 従来型開発 AI駆動開発
スピード 人力中心で遅い AI補助で高速化
精度 人に依存 AIがパターンを学習して改善
コスト 高め 工数削減により低コスト化
スキル依存 高 低〜中

⚖ よく使われるツール・技術

ツール 概要
GitHub Copilot コード補完AI
TabNine マルチ言語対応コード補完
ChatGPT API 要件分析や設計支援
Codex OpenAIのプログラミング特化AIモデル
LangChain AIのワークフロー構築に利用可能
Cursor AIによるインライン補完・リファクタリングができるエディタ（VSCodeベース）

📦 実装例：Node.js + OpenAI API

入力：要件テキストからAPIコードを生成

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");

const config = new Configuration({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
const openai = new OpenAIApi(config);

async function generateCode(prompt) {
  const response = await openai.createCompletion({
    model: "code-davinci-002",
    prompt,
    max_tokens: 300,
  });
  console.log(response.data.choices[0].text);
}

generateCode("ExpressでREST API（GETとPOST）を作って");

// カーソル位置の例示 ↓↓↓

// カーソルで続きを書く位置はこちら
// ↓↓↓
// たとえば、バリデーション処理やルーティング追加などをここに追記可能

📌 注意点・課題

  • AIの出力を過信しない
  • セキュリティチェックやレビュー工程は必要
  • 商用利用時のライセンス確認

📚 まとめ

ポイント 内容
AI駆動開発とは？ AIが設計・開発・テストを補助する開発手法
メリット 高速化、コスト削減、習得の敷居が下がる
デメリット 判断の誤り、セキュリティ不安、ブラックボックス化
活用例 GitHub Copilot、OpenAI Codex、LangChain

🚀 今後の展望

  • プロンプト設計の標準化
  • より高度な自己改善AIの登場
  • 人とAIの協働がスタンダードに
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