AI活用ガイドライン
Code Ranker AI活用ガイドライン
AI時代の開発手法と活用方針について詳しく説明します。 バイブコーディングを中心とした効率的な開発手法で、人間の創造性とAIの能力を融合させます。
AI活用原則
人間の創造性を重視
AIは人間の創造性を支援するツールであり、人間の判断と意思決定を尊重します。 人間の直感と創造性を最大限に活かす環境を構築 します。
透明性の確保
AIの判断プロセスを透明化し、人間が理解できる形で結果を提示します。 ブラックボックス化を避け、説明可能なAIを目指します。
責任の明確化
AIの使用においても、最終的な責任は人間にあります。 個人の責任範囲を明確にし、自律的な判断を促進します。
継続的学習
AI技術の進歩に合わせて、人間も継続的に学習し、スキルを向上させます。 技術の変化に柔軟に対応する文化を構築します。
開発速度の向上
AIを活用して開発速度を向上させ、より多くの価値を短時間で提供します。 反復的な作業の自動化により、創造的な作業に集中できる環境を整備します。
品質の維持・向上
AIによる自 動テスト、コードレビュー、品質チェックにより、高い品質を維持します。 人間の品質基準をAIに学習させ、一貫した品質を実現します。
標準化の促進
組織全体で統一された技術スタックと開発手法を採用し、効率性を最大化します。 AIによる自動化により、標準化を促進します。
競争力の強化
AI活用により競争優位性を確立し、市場での競争力を強化します。 技術革新の最前線で活躍する組織を目指します。
バイブコーディング
階級別バイブコーディング活用
各階級に応じたAI活用レベルと期待される成果を明確化し、段階的なスキル向上を促進します。
プロンプトエンジニアリング
大枠から詳細へ
最初に大枠の要件を提示し、段階的に詳細化します。 AIが全体像を把握しながら、適切な粒度で実装を進められるようにします。
技術選択の根拠提示
技術選定時に「なぜその技術を選ぶか」を明示します。 AIが設計意図を理解し、一貫性のある実装を提供できるようにします。
問題解決の文脈提供
エラーや課題に対して、発生状況と期待する結果を詳細に説明します。 AIが正確な診断と解決策を提供できるようにします。
具体的な例示
抽象的な要件を具体的な例で説明し、AIが実装すべき内容を正確に理解できるようにします。
制約条件の明示
技術的制約、ビジネス制約、時間制約を明確化し、現実的で実装可能な解決策を得ます。
期待する出力形式の指定
コード、ドキュメント、図表など、期待する出力形式を明示し、効率的なコミュニケーションを実現します。
フィードバックループ
AIの出力に対してフィードバックを与え、継続的な改善によりより良い結果を得られるようにします。
テンプレート活用
効果的なプロンプトテンプレートを作成し、組織全体で共有して標準化を促進します。
問題解決アプローチ
影響範囲の特定
個別の問題を全体システムの文脈で捉え、問題の影響範囲を特定します。
関連コンポーネントの考慮
関連するコンポーネントを同時に考慮し、根本的な解決策と予防策を同時に実装します。
長期的影響の評価
長期的な影響を評価し、持続可能な解決策を選択します。
症状の詳細観察
複雑な問題を小さな段階に分割し、問題の症状を詳細に観察します。
仮説検証
仮説を立てて検証し、結果に基づいて次の仮説を調整します。
効率的な問題特定
効率的な問題特定と解決により、開発時間を短縮します。
スケ ーラビリティの考慮
現在の問題だけでなく、将来の問題も予測して設計します。
エラーハンドリングの事前設計
エラーハンドリングを事前に設計し、拡張性を意識した構造設計を行います。
長期的な保守性
長期的な保守性と安定性を確保し、技術的負債を最小化します。
AI協調方法
AIの得意分野を理解
AIの得意分野を理解し、適切なタスクを割り当てます。 コード生成はAIに委任し、設計判断は人間が主導します。
協調的なレビュー
レビューと調整は協調的に実施し、効率的な開発フローを実現します。
創造性の拡張
人間の創造性と判断を、AIの処理と分析能力で拡張し、相乗効果を最大化します。
提案の評価
AIの提案を評価し、学習データとして活用します。 良い提案は理由と共に称賛し、改善点は具体的に指摘します。
プロジェクト固有の要件
プロジェクト固有の要件を段階的に教示し、AIの提案精度を段階的に向上させます。
相互学習
人間とAIが相互に学習し、継続的に適応することで、より良い協調関係を構築します。
文脈の継続的提供
プロジェクトの目的と制約を繰り返し説明し、AIが一貫性のある提案を継続的に提供できるようにします。
現在の実装状況を定期的に更新し、AIが現在の状況を正確に把握できるようにします。
技術的制約やビジネス要件を明確化し、AIが現実的で実装可能な解決策を提案できるようにします。
倫理的配慮
個人情報や機密情報の取り扱いを適切に行い、プライ バシーを保護します。 AIシステムでもデータの安全性を確保します。
AIシステムによる判断が公平で、差別や偏見を含まないように設計します。 多様性を尊重し、包括的な環境を構築します。
AIの判断プロセスを説明可能にし、人間が理解できる形で結果を提示します。 透明性を確保し、信頼関係を構築します。
人間の尊厳と権利を尊重し、AIが人間を支配するのではなく、支援する存在であることを確認します。
AI技術の社会的影響を考慮し、社会全体の利益に貢献する形で活用します。 持続可能な開発を目指します。
AIシステムの運用を継続的に監視し、倫理的課題が発生した場合に迅速に対応します。 定期的な評価と改善を行います。
開発プロセス特徴
MVPから開始
小さな機能単位で実装→テスト→改善のサイクルを実現します。 MVP（最小実行可能製品）から開始し、機能を段階的に追加します。
早期フィードバック
各段階で動作確認と改善を行い、早期のフィードバックとリスク軽減を実現します。
仕様書の事前作成
実装前に仕様書や設計書を作成し、機能要件を詳細に文書化します。
技術仕様の明確化
技術仕様を明確に定義し、API仕様を事前に設計することで実装の一貫性と品質を確保します。
定期的なレビュー
問題を早期に発見し、即座に対応します。定期的なコードレビューを実施します。
継続的監視
パフォーマンス問題の早期検出とセキュリティ課題の積極的対応により、長期的な開発効率を維持します。
階級別AI活用ガイドライン
期待される活用
• 基本的なコード生成支援
• エラー解決の学習
• 技術ドキュメント理解
• テストコード作成支援
3軸評価への影響
• コミット評価：AI支援による効率化
• シニア評価：学習意欲と技術理解
• マネージャー評価：成長速度と適応性
期待される活用
• アーキテクチャ設計支援
• 複雑な問題解決
• コードレビュー支援
• パフォーマンス最適化
3軸評価への影響
• コミット評価：設計品質と実装効率
• シニア評価：技術的判断力
• マネージャー評価：プロジェクト貢献度
期待される活用
• 技術戦略策定支援
• チーム効率化設計
• 技術的負債管理
• イノベーション推進
3軸評価への影響
• コミット評価：戦略的価値創造
• シニア評価：リーダーシップと判断
• マネージャー評価：組織貢献度
期待される活用
• 組織変革推進
• 技術的イノベーション
• 業界標準策定
• 次世代技術研究
3軸評価への影響
• コミット評価：革新的価値創造
• シニア評価：技術的権威と影響力
• マネージャー評価：組織的リーダーシップ
スキル開発
AIツールの習得
最新のAI開発ツールやフレームワークを習得し、効率的な開発手法を身につけます。
プロンプトエンジニアリング
効果的なプロンプト設計技術を習得し、AIとの効率的な対話を実現します。
データ分析
AIシステムの出力を分析し、適切な判断を行うためのデータ分析スキルを身につけます。
システム統合
AIシステムと既存システムの統合技術を習得し、シームレスな連携を実現します。
階級別スキル向上
各階級で求められるAI活用スキルを段階的に習得し、昇格に必要な能力を身につけます。
批判的思考
AIの出力を批判的に評価し、適切な判断を行うための思考力を身につけます。
創造性
AIを活用しながら、人間独自の創造性を発揮し、革新的なソリューションを生み出します。
倫理的判断
AI技術の倫理的側面を理解し、適切な判断を行うための倫理観を身につけます。
コミュニケーション
AI技術について他者に分かりやすく説明し、効果的なコミュニケーションを実現します。
リーダーシップ
上級階級では、AI活用におけるチームリーダーシップとメンタリング能力を身につけます。