概要
https://zenn.dev/assa012/articles/af62b7f2537ebc
詳細内容
## AI時代のコードレビューはビジネスロジックに集中する - プロンプトレビューという新概念
https://zenn.dev/assa012/articles/af62b7f2537ebc
AI時代において、人間によるコードレビューはビジネスロジックに集中し、AIがプロンプトの質を客観的に評価する「プロンプトレビュー」という新概念を提唱する。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 92/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AI Code Review, Prompt Engineering, Frontend Development Workflow, Business Logic, Prompt Evaluation]]
AIの進化は、ウェブアプリケーションエンジニアのコードレビュープロセスを根本から変革しようとしています。この記事が投げかける重要な問いは、「人間がどこに集中すべきか」です。従来のフロントエンド/アプリのPRレビューはUI層、API接続層、ビジネスロジック層に分かれていましたが、AIの活用により、UI層やAPI接続層の実装品質はAI生成と軽微な確認で十分に高精度になると著者は指摘します。Figma Dev ModeとClaude Codeの組み合わせでUI生成が高まる事例が挙げられ、API接続層もAIによる実装が現実的になっています。
しかし、ECアプリのカート機能のような「在庫切れ商品の扱い」や「クーポン適用の優先順位」といった、プロダクト固有の複雑なビジネスロジック層は依然として人間の経験と洞察が不可欠であり、テストコードの記述とレビューに人間が集中すべきだという点が重要です。これにより、開発者はより付加価値の高い領域に時間を割けるようになります。
さらに、記事は「プロンプトレビュー」という画期的な新概念を提唱しています。AIとの対話であるプロンプトは個人の壁打ちのような側面があるため、他者によるレビューは心理的な抵抗を生む可能性があります。そこでAIが生成されたコードの品質や実行結果を客観的に評価し、プロンプトの「効率性」「自律性」「品質」「再現性」「可読性」「要件充足度」といった多角的な観点からフィードバックすることで、エンジニアのプロンプト力を向上させるべきだと論じます。具体的な実験アプローチとして、`git worktree`を用いた異なるプロンプトでの並列実装比較や、プロンプト改善のヒント（具体性、構造化、制約明示、成功基準、技術スタック）が示されており、開発者がプロンプト品質を組織的に高めるための具体的な道筋を提示しています。これは、エンジニアの役割が「コードを書く人」から「AIと協働して問題を解決する人」へとシフトする中で、その協働の質を最大化するための極めて実用的なアプローチです。