AIツールで開発がどう変わったか
Claude Code、Cursor、GitHub Copilot など、AI開発ツールを実務で使ってみた所感。何が便利で、何に気をつけるべきか。
はじめに
2025年あたりから AI 開発ツールが一気に実用レベルになりました。自分も日常的に使うようになったので、実際の使い方と所感をまとめます。
使っているツール
Claude Code
ターミナルベースの AI エージェント。一番使っています。
# こんな感じでタスクを投げる
claude "ContactSectionにhoneypotフィールドを追加してスパム対策して"
良い点：
- ファイルの読み書き、コマンド実行まで自律的にやってくれる
- コンテキストをしっかり理解した上で実装してくれる
- コードレビューやリファクタリングの提案も的確
実はこのポートフォリオサイト自体、Claude Code と一緒に作りました。コンポーネント設計からESLint修正まで、かなりの部分を任せています。
Cursor
VSCode ベースの AI エディタ。コードを書きながらインラインで AI を使えるのが便利。
- Tab 補完: コードの文脈を読んで適切な補完をしてくれる
- Cmd+K: 選択範囲のリファクタリングや変換
- Chat: エディタ内でコードについて質問
GitHub Copilot
もはやないと不便。特にボイラープレートの生成が速い。
実務でどう使い分けているか
| ツール | 使い所 |
|---|---|
| Claude Code | 新機能の実装、設計判断、複数ファイルにまたがる変更 |
| Cursor | 日常的なコーディング、部分的なリファクタリング |
| Copilot | 補完、テストコード生成、定型パターン |
大きな方針は「考える作業は AI に壁打ち、手を動かす作業は AI にアシスト」です。
気をつけていること
1. コードを読む力は必須
AI が生成したコードを理解せずにマージしない。これは絶対です。
AI はもっともらしいけど微妙に間違ったコードを書くことがあります。型が合っていても、ビジネスロジックがズレていることがある。
2. プロンプトの質 = アウトプットの質
❌ "ログイン機能を作って"
✅ "Firebase AuthのGoogle認証を使ったログイン機能を追加して。
認証状態はReact Contextで管理。未認証時は/loginにリダイレクト。"
具体的な技術・要件を伝えるほど、精度が上がります。
3. 設計判断は自分でやる
AI は選択肢を提示してくれますが、どれを選ぶかは自分。プロダクトの文脈、チームのスキルセット、将来の拡張性を考慮できるのは人間だけです。
AI の提案を鵜呑みにすると、過剰設計になりがちです。「本当にそのパターンが必要か？」は常に自問しましょう。
AI 時代のエンジニアに必要なスキル
自分が思うのはこの3つ。
- 問題定義力 — 何を解きたいのかを明確にする力。AI に投げる前に、問題を正しく分解できるか
- コードリーディング力 — AI が書いたコードの品質を判断する力。読めないものはレビューできない
- アーキテクチャ思考 — 全体設計を描く力。AI は部分最適は得意だが、全体最適は人間の仕事
おわりに
AI ツールのおかげで、個人開発の生産性は確実に上がりました。以前は「週末で作る」と言っていたものが「数時間で作る」になった感覚です。
ただし、AI はあくまでツール。何を作るか、なぜ作るかを決めるのは自分。そこがブレなければ、AI は最強のパートナーになります。