概要
https://zenn.dev/emuni/articles/0681cc74dff986
詳細内容
## 『AI駆動経営』Claude Codeを用いたバイブコーディング開発フロー
https://zenn.dev/emuni/articles/0681cc74dff986
Claude Codeが設計から実装、テスト、GitHub連携まで開発ワークフロー全体を自動化する「バイブコーディング」の手法を実例を交えて紹介する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Claude Code, AI駆動開発, バイブコーディング, 開発ワークフロー自動化, GitHub連携]]
「AI駆動経営」を推進するエムニの宮木氏が、Claude Codeを用いた「バイブコーディング」による効率的な開発ワークフローを具体的に解説します。この手法は、AIを開発プロセス全体に深く組み込み、特にWebアプリケーションエンジニアの生産性を劇的に向上させる可能性を秘めています。
記事では、Azure AI Foundryのエージェントを呼び出すPythonバックエンドとNext.jsフロントエンドのチャットボット開発を例に、具体的なステップを紹介。まず、Gemini CLIをWeb検索ツールとしてClaude Codeに組み込み、初期プロンプトで「深く考えて」設計を依頼するところから始まります。AIはシステムアーキテクチャ、バックエンド/フロントエンド設計、セキュリティ、デプロイメント戦略といった詳細なドキュメントをMarkdown形式で自動生成。さらに、設計に基づいてベースラインの実装まで自律的に行い、実行時のエラーログもAI自身が分析して修正します。
このワークフローの核となるのは、Claude Codeの振る舞いを細かく制御する`CLAUDE.md`ファイルです。ここでは、関連ドキュメントの参照・加筆修正指示に加え、t-wada氏の提唱するテスト駆動開発（TDD）戦略（レッド→グリーン→リファクタリング）をAIに適用させる具体的なテスト原則とコード例を明記。さらに、未実装部分の洗い出しからGitHub Issueの作成、そしてIssue内容に基づいたブランチ作成、TDDによる実装、テスト実行、コミット、プルリクエスト作成までの一連のGitHub連携フローをAIに遂行させる指示が記述されています。
これにより、開発者は詳細なコーディング作業から解放され、より上流の設計やAIへの適切な指示、品質管理に注力できるようになります。AIにテスト駆動開発やIssueベースの堅実な開発プロセスを遵守させることで、単なるコード生成を超えた、信頼性の高いAI駆動開発が実現可能であることを示唆しており、将来のエンジニアリングにおけるAIとの協業の姿を具体的に提示しています。このアプローチは、反復的な作業をAIに任せ、エンジニアが創造的・戦略的な業務に集中するための重要なヒントを提供します。