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title: AI駆動開発パターン～3つの使い方とVibe Codingの勘所～
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author: [solaoi](https://www.docswell.com/user/solaoi)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 下記イベントでの発表資料です。  AI駆動開発(AI-Driven Development) 勉強会 【大阪支部 #2】 https://aid.connpass.com/event/356707/
published: June 27, 25
canonical: https://www.docswell.com/s/solaoi/KJ9E91-2025-06-27-020552
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AI駆動開発パターン
～3つの使い方とVibe Codingの勘所～
@aorblue
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あなたのコード、
AIが書きましたか？
AIと『対話』しましたか？
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自己紹介
青山 広大（Aoyama Kodai）
#テックリード #Certified ScrumMaster®
エンジニアリング領域
WEBフロントエンド/バックエンド（React.js, Next.js, Node.js, Python）
モダンデータスタック（特にSnowflake）
AI（特にOpenAI, Azure）
音声（個人開発アプリ作ってます！ ️Lycoris）
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本日のテーマ
AI駆動開発の3つのパターン
パターンを踏まえた開発ワークフロー
パターンを踏まえて、&quot;Vibe Coding&quot; をどう捉える？
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本日紹介する3つのパターン
1. 知っていることをコードに起こす
的確な指示で高品質な実装を高速化する
2. 知らないことをコードに起こす
AIとの対話で不明点を明確にし、深い思考を行う
3. そもそも分からないことをコードに起こす
UIなど正解のない領域で、仮説検証サイクルを加速する
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1. 知っていることをコードに起こす
質の高いインプット（指示・スキーマ） で、
質の高いアウトプット（コード） を引き出す。
「Garbage In, Garbage Out」の逆。
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2つのアプローチ
A: 対話・指示ベース
AIの優れたコード読解力を活用し、開発
者の明確な意図をコードに変換する。
1. Claude Code:
詳細な要件定義からの生成
既存コードの読解とリファクタリン
グ
B: スキーマ・定義ベース
曖昧さのない「スキーマ」を正とし、コ
ードを機械的に生成。
1. スキーマからコードへと自動生成環境:
openapi.yaml , dab-config.json ,
schema.hcl
2. Cursorのタブ補完でスキーマ生成:
宣言的で人にとってもAIにとっても
明らかな生成、変更内容を担保
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Tips: スキーマ駆動のススメ
APIのIF実装: Orval × Hono
OpenAPIスキーマからHonoのプレゼンテーション層を自動生成。
参考: https://zenn.dev/soartec_lab/articles/9b6178c3010c7d
DBのAPI化: Data API Builder (Microsoft)
DBスキーマからREST/GraphQL APIを即座に生成。パスワードレス対応も。
参考: https://github.com/Azure/data-api-builder
DBのマイグレーション: Atlas (Ariga)
schema.hcl でDBスキーマを宣言的に管理・マイグレーション。
参考: https://github.com/ariga/atlas
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2. 知らないことをコードに起こす
AIとのチャットやWEB検索を通じて、知らないことを明確にする
壁打ち相手として活用し、自身の考えを整理する
最終的に 「知っている状態（パターン1）」へ移行 することがゴール
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主な利用ツール
目的
網羅的
な情報
収集
対話に
よる思
考整理
主なツール
ChatGPT (o3) ×
DeepResearch
Gemini 2.5 Pro
※
特徴・使いどころ
未知の技術について、Web上の情報を広く深く収
集・要約する。網羅性に優れるが、ハルシネーショ
ンを考慮し、情報の取捨選択が必要。
収集した情報を基に、具体的な疑問を投げかけ、ア
イデアを壁打ちする。高速なレスポンスで思考のテ
ンポを維持し、理解を確かなものに変えていく。
個人的にはo1-proが思考のパートナーとして最高でしたが、今は次点のGemini 2.5 Proが活躍。
レスポンスが速く対話のターンを重ねやすいのは利点。
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3. そもそも分からないことをコードに起こす
正解のないもの（特にUI） の仮説検証を高速化する
Claude の Artifacts や v0.dev を活用し、リアルタイムでUIを生成・確認
動くものをベースに、開発者自身やステークホルダーと対話する
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なぜ、この3つのパターンで考えるのか？
目的の明確化: 今、AIに何をさせたいのかがハッキリする
最適なツール選定: 目的に合ったAIツールを選べる
チームの共通言語: 「今はパターン2の状態だね」と認識が揃う
👉️ 再現性のある、質の高いAI駆動開発へ
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パターンを踏まえた開発ワークフロー
そもそも分からないことをコードに起こす
=&gt; v0 でUIのアイデアを出す
↓↑
知らないことをコードに起こす
=&gt; Gemini 2.5 Pro で実装方針を壁打ち
↓↑
知っていることをコードに起こす
=&gt; Claude Code on Cursor で明確になった仕様を実装
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つまり、各パターンを行き来しており、
自身が何をさせたいのか目的をハッキリさせ、それに応じたAIツール
を活用するのが大事！
（再掲）なぜ、この3つのパターンで考えるのか？
目的の明確化: 今、AIに何をさせたいのかがハッキリする
最適なツール選定: 目的に合ったAIツールを選べる
チームの共通言語: 「今はパターン2の状態だね」と認識が揃う
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用途に応じた活用例：Claude Code vs Gemini CLI
Claude Code (4 Opus)
Gemini CLI (2.5 Pro)
ユースケース 既存コードの深い理解による コーディング 発言意図を推測・考慮した スライド作成
強み
複雑なコードの文脈把握
思考の副操縦士
対応パターン 知っていることをコードに起こす
知らないことをコードに起こす
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パターンを踏まえて、&quot;Vibe Coding&quot; をどう捉える？
パターン1, 3では、思考の高速化やアイデアの具現化に有効な武器となる
パターン2（知らないことをコードに起こす） で、理解のない&quot;Vibe Coding&quot;は 危
険な罠
エンジニアとしての成長機会の損失
生成されたコードへの責任が持てない
自分が今どのパターンにいるか意識し、Vibe Codingを使い分けることが重要
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まとめ
AI駆動開発を3つのパターンで捉え、目的を明確にする
ワークフローの中でパターンを意識的に行き来する
Vibe Codingの罠を理解し、効果的に活用する
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ご清聴ありがとうございました！
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Q&amp;A
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