概要
AIを活用し2ヶ月で12機能を開発したものの、設計の言語化不足と巨大なプルリクエストによりレビューがボトルネックとなった事例と、その改善策を詳説。
詳細内容
## 概要
株式会社ラクスの「楽楽明細」オプション機能開発において、Claude CodeやCodex等のAIを駆使し、実質1ヶ月強で12機能を実装した事例のポストモーテムです。短期間での実装には成功したものの、700ファイルを超える巨大なプルリクエスト（PR）が発生し、そのレビューに5営業日を要した教訓から、AI駆動開発における設計と検証の重要性を説いています。
## 課題と原因
- **設計の解釈の揺れ**: DDDの4層構造（オニオンアーキテクチャ）の名前のみ決め、層内での責務や副作用の置き場所を明文化していなかったため、AIが機能ごとに異なる実装パターンを生成しました。
- **レビューの爆発**: 納期優先で12機能を1PRに集約した結果、類似の指摘が全機能に波及し、レビュー負荷が人の限界を超えました。
- **「動く」と「出せる」の乖離**: N+1問題や非同期処理のトランザクション管理など、論理的な設計品質をAIだけで担保することは困難でした。
## 対策と今後の展望
- **機械判定の強化**: AIに証拠（テスト結果やdiff）を出させ、CI/CDやAI自身による一次レビューを徹底することで、人が見るべき範囲を絞り込みます。
- **設計の事前言語化**: EARS形式での要件定義やAPI規約の先行確定など、AIが「迷わない」ための土台作りが成否を分けると結論づけています。