AI駆動開発 × Claude Code：実装をAIに任せる前に決めること

AIに実装を任せる前に

AIコーディングで失敗しやすいのは、モデル性能より「依頼の境界が曖昧」な場合です。AI駆動開発では、実装そのものより先に、何を変え、何を守り、何をもって完了とするかを決めます。

Claude Codeへ渡す情報

• 変更の目的
• 対象リポジトリと機能
• 壊してはいけない既存挙動
• 必須テスト
• 完了条件

実行フロー

1. 既存コードを調査する
2. 変更範囲を限定する
3. 実装する
4. テスト・ビルドを行う
5. 差分を確認する
6. 必要なら人間がレビューする

なぜ効くか

AIは広い変更も簡単に提案できますが、広い変更ほど回帰リスクが上がります。小さい単位で変更と検証を繰り返す方が、AIの速度を活かしつつ安全に進められます。

注意点

テストが通ったことと、ユーザー価値が出たことは別です。実装後は実際の画面や業務フローでも確認します。

次の一手

普段の開発依頼に「目的・非変更領域・完了条件」の3項目を固定すると、AIコーディングの品質を比較しやすくなります。