概要
https://tech-blog.abeja.asia/entry/declarative-ai-coding-202507
詳細内容
## 宣言的AIコーディングのススメ
https://tech-blog.abeja.asia/entry/declarative-ai-coding-202507
AIによるコード生成の品質と効率を向上させるため、達成すべき結果や制約をAIに「宣言」する「宣言的AIコーディング」の採用を提案する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 88/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[宣言的AIコーディング, AIプロンプト, コード品質, ソフトウェアテスト, 静的解析]]
AIによるコード生成の品質と効率に課題を感じるウェブアプリケーションエンジニアに向けて、記事は「宣言的AIコーディング」というアプローチを提唱します。これは、従来の「どうコードを書くか」を詳細に指示する命令的アプローチが抱える限界を克服するものです。命令的指示では、AIが人間の意図を完全に理解できないため、生成されるコードにばらつきが生じ、意図と異なる結果が出るたびに手動での修正や指示の練り直しが必要となり、非効率な修正サイクルや潜在的なバグの原因となっていました。
これに対し、宣言的AIコーディングは、AIに「何を達成したいか」「どのような状態が望ましいか」という結果や制約を「宣言」する手法です。プログラミングにおけるSQLやHTML、Reactのコンポーネント定義のように、目標となる「普遍の定義」を明確に設定します。例えば、「このユニットテストを全てパスする実装を生成する」「ユニットテストで90%以上のステートメントカバレッジを満たす」「このBDDシナリオを満たす機能を生成する」といった具体的な運用品質・機能要件に加え、ESLintやPrettierといったLinter/Formatterの設定、静的解析ツールの品質ゲート通過、OWASP Top 10に準拠したセキュリティガイドラインの遵守など、コード品質やセキュリティに関する基準も「宣言」の対象となります。
これらの実行可能かつ検証可能な定義を明確にすることで、AIは迷うことなく最適なコードを自律的に生成・探索し、人間が思いつかないような効率的・最適なコードを生み出す可能性を秘めています。生成されたコードが定義を満たさない場合も、テストの失敗やリンターのエラーなど具体的なフィードバックに基づき、AIが自律的に修正を繰り返すため、最終的に定義通りの高品質なコードに収斂します。このアプローチは、AIを単なるコード生成ツールから、信頼できる「目標達成パートナー」へと昇華させ、開発のコミュニケーション効率を最大化し、効率と品質を両立させる鍵となるでしょう。