最近、Reddit（r/ClaudeAI）で興味深い投稿を見つけました。
ERPシステムの開発で苦労していた開発者が、ある方法で劇的に効率を改善したという内容です。
その投稿とコメントから学んだことを、日本の開発者向けにまとめてみました。
複雑な機能開発で迷子になる問題
投稿者は会社の業務システムを開発していました。
複雑な見積もり機能を作り始めます。
最初は頭の中に完成図がありました。
でも、コードを書いているうちに混乱してきます。
「あれ？今書いているのは商品選択の処理？それとも価格計算？」
3時間後。完全に迷子になっていました。
何を作ろうとしていたのか、自分でも分からない。
そこでClaude Code（AIプログラミング支援ツール）を使ってみました。
使い方はシンプルです。
「見積もりシステムを作って」
これだけ。
AIは言われた通りに動きます。
でも、問題がありました。
設計図がないのです。
AIは部分的なコードを次々に生成します。
商品検索の処理。
価格計算のロジック。
データベースへの保存。
でも、それらがバラバラでした。
つながりがない。
同じような処理が重複している。
修正しようにも、どこを直せばいいか分からない。
典型的なスパゲッティコードの完成です。
CSVファイルによる全体設計という発見
そこで試したのが、CSVファイルで全ファイルの構造を事前に計画する方法です。
投稿者が使用したCSVの構造：
- Status: TODO/DONEで進捗管理
- File: ファイル名
- Priority: 優先度（CRITICAL/HIGH/MEDIUM）
- Lines: 予想行数
- Complexity: 複雑度
- Depends On: 依存関係
- What It Does: 機能の説明
- Progress Notes: 実装後の記録（8語以内）
特に注目すべきは「Progress Notes」列です。
3ファイルごとに実装内容を記録することで、計画と実際の差異が明確になります。
具体的な指示がもたらす変化
従来の曖昧な指示から、具体的な指示への変更が鍵でした。
Before:
「ユーザーインターフェースを作って」
After:
「次の3つのTODOファイルを実装して。完了したらStatusを更新し、Progress Notesに記録して」
この変化により、AIは以下のように動作するようになりました：
- 焦点を絞ったコード生成
- 実装内容の記憶
- 進捗の可視化
- 段階的な問題解決
コメント欄で共有された高度な手法
Redditのコメント欄では、さらに洗練された方法も共有されていました。
段階的な仕様書作成プロセス
あるユーザーは、以下のプロセスを提案していました：
- spec.md作成: AIに一つずつ質問させながら、アイデアを具体化
- todo.md作成: 小さなタスクに分解
- CLAUDE.md作成: プロジェクト専用の指示書
- work-journal.md: 作業ログの記録
このアプローチでは、1時間以上の自動実行も可能になるそうです。
GitHub連携による自動化
GitHub MCPサーバーを使った方法も紹介されていました。
イシューの作成からPR提出まで、一連の流れを自動化できます。
コミット履歴が自然な進捗記録になるという利点もあります。
ソフトウェア設計の再発見
興味深いのは、コメント欄での反応です。
「これってソフトウェア設計の基本では？」という指摘が複数ありました。
確かに、この方法は革新的というより、従来の設計手法をAI時代に適応させたものです。
しかし、それが効果的に機能することに価値があります。
ある開発者は「建設作業員から建築家へ」と表現していました。
設計図さえあれば、AIが実装を担当する。
人間は全体像の把握と方向性の決定に集中できるのです。
実践する際のポイント
投稿とコメントから得られた実践的なアドバイス：
- 計画に30分かけても、6時間のリファクタリングを避けられる
- 進捗記録は10語以内に制限すると効果的
- プロジェクトごとに専用の指示書（CLAUDE.md）を作成
- テスト駆動開発（TDD）との組み合わせも有効
まとめ
Redditの投稿から学んだのは、AIツールの効果的な活用には明確な設計が不可欠だということです。
CSVによる計画は簡単に始められます。
そして、プロジェクトの規模に応じて、より高度な手法へと発展させることも可能です。
重要なのは、AIを「魔法の杖」として扱うのではなく、優秀なアシスタントとして適切に指示を出すことです。
明確な設計図があれば、AIはその真価を発揮します。
