こんにちは。アテナのエンジニアこーだいです。

私は普段webシステム開発を行っていますがAIを駆使して業務を行っております。

ここ2～3年でAIは単なる「コードの提案」から「自律的なチームメンバー」へと進化しました。今回は、Anthropicが提供するCLIツール Claude Code を実務に導入し、実装計画からGitHubのプルリクエスト（PR）作成までをシームレスに完結させている、私の最新開発ワークフローをご紹介します。

ワークフローの4ステップ

1. Planモード：迷いのない実装計画

まずはClaude Codeの Plan モードを使い、これから行う修正の設計図を描きます。

• 内容: 実装の目的を伝え、影響範囲の特定とタスクの切り出しをAIに依頼。
• メリット: コーディング前に論理的な矛盾や見落としを防ぎ、ゴールを明確にします。

2. Agentモード：自律的なコード実装

計画に基づき、Agent モードを起動します。

• 内容: エージェントが実際にファイルを読み書きし、テストを実行しながら実装を進めます。
• メリット: 定型的な記述やリファクタリングをAIが代行し、エンジニアはロジックの正しさに注視できます。

3. 人間による最終調整 ＆ Agentレビュー

AIが書き上げたコードに対し、人間が「ドメイン知識」に基づいた微調整を加えます。

• 内容: 最終調整後、再びAgentモードでコード全体をレビューさせます。
• メリット: 第三者の視点（AI）でバグやコーディング規約の違反を再チェックすることで、品質を二重化します。

4. 変更内容のドキュメント化 ＆ PR作成

最後に、変更内容をMarkdown形式で出力し、そのままGitHubへ。

• 内容: git diff の内容を元に、Agentが分かりやすい変更ログ（.mdファイル）を作成。
• メリット: 最も手間がかかる「PRの説明文作成」を自動化。レビュアーにとっても読みやすい高品質なPRが即座に完成します。

Claude Codeを「道具」ではなく「エージェント」として扱うことで、開発スピードは劇的に向上しました。人間が「何をすべきか（What/Why）」を決定し、AIが「いかに実現するか（How）」を担う。この境界線を最適化することが、これからのエンジニアリングの鍵となります。

このような形で1週間ほどかけていた開発作業が1日に短縮できるぐらいスピード感をもって対応することが可能になりました。短縮できた時間はチームで開発内容を共有する会議をしたり、またPlanをチームメンバーとの会議で決定することで、全員で設計をきめつつ、人に依存しないでチームメンバーがシステム設計を把握するための体制をとれるような時間として使っています。

ほぼこの流れでAIによる開発実装の工程が実行できるのでまだ各モードを使いこなせていない方はぜひ参考にしてみてください！

それではまた！