概要
https://zenn.dev/sunagaku/articles/02248660f4e33e
詳細内容
## 〜AI駆動開発で個人開発するなら、設計をしろ〜 バイブコーディングでのレビュー負荷を低減する方法
https://zenn.dev/sunagaku/articles/02248660f4e33e
AI駆動開発において、AI生成コードのレビュー負荷と手戻りを減らすため、事前の徹底した設計が必須であると提言する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 85/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI駆動開発, Vibe Coding, 設計, コードレビュー, 技術的負債]]
AI駆動開発、特にVibe Codingを用いた個人開発において、AIが生成するコードのレビュー負荷が開発効率のボトルネックとなる問題に対し、徹底した事前設計が解決策となることを解説しています。AIに全てを任せて後で修正するアプローチは、冗長なコードやデッドコードの増加、技術的負債の高速な蓄積、そして頻繁な手戻りを招き、結果として開発者の疲弊につながると指摘します。
本記事は、この課題を克服するために、開発者が以下の3点を事前に「設計」することの重要性を強調します。第一に、**利用するライブラリや技術の選定**。AIは最新情報に弱く、非推奨ライブラリを選びがちであるため、人間が適切な選定を行うことで手戻りを防ぎます。第二に、**クラス構成と大まかな処理の流れの定義**。これにより、レビュー時の観点を「ロジックの正しさ」に絞り込み、バグ発生時の特定と修正を容易にします。最後に、**テーブル設計**。機能の複雑化に伴う手戻りの最大原因となるため、事前に正しく設計することで大幅な工数削減が期待できます。
さらに、AI駆動開発における効率的なレビューのためのベストプラクティスとして、以下を提案します。(1) 大規模な修正が必要な場合はAIに設計書を作成させてから作り直す。(2) AIの「Planモード」を活用し、実装計画をレビューして認識齟齬を防ぐ。(3) コードレビュー前にE2Eテスト（例：PlaywrightMCP）で徹底的に動作確認を行う。(4) AIに既存コードのリファクタリングを指示し、重複を減らし可読性を高める。(5) レビュー前にAIに実装概要をまとめさせ、全体像を把握する。
これらの実践により、一見遠回りに見える設計プロセスが、AI駆動開発におけるレビュー負荷を劇的に軽減し、結果として開発全体の効率と品質を向上させる鍵となる、という重要な示唆を与えています。webアプリケーションエンジニアは、AIの力を最大限に引き出すために、実装前の戦略的な設計に注力すべきです。