TesujiAI駆動開発は「コードを書かせること」だけではない
生成AIを開発に使うとき、最初に目立つのはコード生成です。
しかし実際には、企画、要件整理、設計、実装、テスト、レビュー、改善まで含めてAIを使う方が効果は大きくなります。
ChatGPT：曖昧な要求を整理する
最初の段階では、要求がまだ自然言語のままです。
- 何を改善したいのか
- 誰が使うのか
- 完成条件は何か
- 今回やらないことは何か
といった点をChatGPTとの対話で整理すると、実装へ渡しやすくなります。
Claude Code：コードベース上で実装する
要件が具体化したら、Claude CodeのようなAIコーディングツールで既存リポジトリを読みながら変更を進めます。
ここでは単発のコード断片より、既存構造との整合、変更箇所、テスト、差分の確認が重要になります。
人間は「全部やる人」から「判断する人」へ
AI駆動開発で変わるのは、作業速度だけではありません。
人間の役割を、
手を動かす中心 → 目的・制約・品質を判断する中心
へ寄せられます。
Tesujiで実践パターンを共有する
AI駆動開発には唯一の正解ツールセットがあるわけではありません。
だからこそ、Tesuji上で「どの工程に、どのAIやサービスを組み合わせたか」を具体的な記事として残す価値があります。
ツール一覧ではなく、実際に再現できる組み合わせが増えていけば、AI駆動開発そのものの実践知を蓄積できます。