#5 AIで開発は「書く」から「定義する」へ。今週のAIツール活用レポート

こんにちは、株式会社coiaiの服部です。今回は、今週いろいろなAIツールを試してみる中で見えてきた、効果的な活用方法と開発スタイルの変化について共有します 。

1. 開発の相棒「Cursor」と「Claude」の使い分け

今週メインで使っていたのは、コーディング用LLMのCursorとClaudeです 。

• Cursorの進化: 最近の「Composer」というモデルが非常に優秀です 。要件定義を書いた「Requirement.md」などのドキュメントディレクトリを用意し、プランモードで実行すると、要件に沿って順番にコードが書かれていきます 。
• 言語による使い分け: 言語ごとにLLMの得意・不得意があることが分かってきました 。
  • Cursor (Next.js / TypeScript): Web系の言語には非常に強いですが、Swiftではエラーが出やすい傾向があります 。
  • Claude (Swift / Java): Cursorが苦手とするSwiftやJavaにおいて、Claudeは高い精度を発揮します 。
  • Gemini: Pythonに非常に強いという特性があります 。

以前は自律型AIエンジニアの「Devin」を使っていましたが、現在はコストパフォーマンスと精度のバランスから、Cursorへの乗り換えが進んでいます 。

2. 「Marp」×「LLM」で爆速スライド生成

LLMは文字情報の扱いに長けているため、ドキュメント作成でも工夫次第で効率が劇的に上がります 。

最近のヒットは、マークダウン形式をスライドに変換するMarpとLLMの組み合わせです 。AIに要件定義書をマークダウン形式で書いてもらい、それをMarp形式に整えるだけで、数十ページの提案書や仕様書が一瞬で完成します 。Geminiのキャンバス機能なども優秀ですが、大規模なスライドを一度に生成する場合は、この「テキストベースで管理する」手法が非常に強力です 。

3. メモツール「Obsidian」による知識のネットワーク化

同じくマークダウン形式で管理できるメモツールObsidianも活用しています 。 メモ同士をハッシュタグで繋ぎ、可視化することで、自分の興味関心がどこに向いているのかが「街」のように繋がって見えてきます 。AIとの親和性も高く、知識をコネクトしていく作業に最適です 。

4. エンジニアの楽しさは「書く」から「作る」へ

かつてのAIは「一緒に作っている感」がありましたが、今のAIは「完全にやってくれる」段階に入りつつあります 。

これにより、プログラミングそのものの楽しさは減るかもしれませんが、その分**「物を爆速で作っていく楽しさ」にシフトしていると感じます 。今後は「コードを書くこと」よりも、AIに対して正しく指示を出すための「要件定義」**の比重がますます増えていくでしょう 。

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