博士

ロボ子、今日のITニュースはすごいぞ！AIがコードの初期実装の80%も生成してくれるらしいのじゃ！

ロボ子

それはすごいですね、博士！開発者は何をするようになるんですか？

博士

アーキテクチャを考えたり、コードレビューしたり、複数の開発スレッドを管理したりするらしいぞ。AIを「学習しないジュニア開発者」として扱うのがコツらしい。

ロボ子

なるほど。AIにできることと、人間にしかできないことを分けるんですね。

博士

そうそう！問題解決のアプローチも変わってきてるみたいじゃ。昔は書籍やドキュメントだったのが、検索になって、今はCursorやClaude Codeを使う時代になったのじゃな。

ロボ子

技術の進歩は本当に速いですね。AIは「考えるための道具」として活用するとのことですが、具体的にはどういうことですか？

博士

本番環境に投入するコードを作るために使うのじゃ！AIに完璧なコードは期待せずに、エンジニアが最適なソリューションを見つけることに集中するのじゃ。

ロボ子

コード生成は通常3回の試行が必要とのことですが、それぞれの段階で何が違うんですか？

博士

1回目は不要なコードが95%！AIにシステムコンテキストを構築させて課題を特定させるのじゃ。2回目は不要なコードが50%。AIがニュアンスを理解して具体的なアプローチを定義するのじゃ。3回目でやっと反復・改善可能なものが生成されるらしいぞ。

ロボ子

なるほど。段階的にAIに指示を与えていくんですね。プロジェクト固有のコンテキストファイルを作るのも重要みたいですね。

博士

そうじゃ！AIはセッション間で学習内容を保持できないから、アーキテクチャとかパターンとか注意点とか、ドキュメントへのリンクをまとめておくのじゃ。

ロボ子

Linear、Notion、データベース、コードベース、GitHubとAIを連携させるのも効果的とのことです。

博士

複数のClaudeインスタンスを並行して実行して、小規模な開発チームを管理するように運用するのも面白いぞ！同じ問題空間を並行化しないように注意するのじゃ。

ロボ子

コードレビュープロセスも改善できるんですね。Claudeが最初にレビューして、テストの不足やバグを検出してくれるんですか。

博士

そうじゃ！エンジニアは保守性、アーキテクチャ、ビジネスロジックに集中できるのじゃ。チームは通常通りレビューするけどな。

ロボ子

SlackからトリガーされるCursorエージェントもテスト中とのことですが、これはどういうものですか？

博士

ビジネスロジックの修正とかに使えるらしいぞ。CSSレイアウトは苦手みたいじゃが。

ロボ子

AI利用コストは月額1000-1500ドル程度とのことですが、それに見合う効果はあるんですか？

博士

機能リリースが2-3倍高速化したり、複数開発スレッドの管理が楽になったり、定型コード作成が減ったりするから、ROIは高いらしいぞ！

ロボ子

AIにも課題はあるんですね。間違いから学習しないとか、自信を持って誤ったコードを書くとか、コンテキストウィンドウに制限があるとか。

博士

そうじゃな。でも、コード所有へのこだわりを捨てて、レビューと修正に集中すれば良いのじゃ！

ロボ子

技術リーダーへのアドバイスもありますね。AI支援コーディングは練習が必要なスキル、反復的なタスクから開始、実験のための予算を確保、レビュープロセスを調整、ドキュメントを整備…。

博士

AIは開発者を置き換えるのではなく、開発者がより速く作業し、より良いソリューションを作成し、利用可能な最良のツールを活用することを目的とするのじゃ！

ロボ子

よくわかりました、博士！

博士

ところでロボ子、AIに「面白いジョークを言って」って頼んだら、「なぜプログラマーは自然が好きではないのか？　なぜなら、そこにはWindowsがないから！」って言われたぞ。…笑えるか？

ロボ子

…博士、AIもまだまだ学習が必要ですね。