AIが自分でバグを見つけて直す時代が来た

AIが自らコードを分析し、バグを発見し、自動的に修正する「エージェント型AIコーディング」を紹介

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1. AIが自分でバグを見つけて直す時代が来た ~エージェント型AIによる自動デバッグの実現~ 1
2. 従来のAIコーディングアシスタント 限界のあるアプローチ 単純な生成のみ 一方向の出力 手動修正が必要 発生する問題 機能的正確性の問題 保守性の欠如 セキュリティの脆弱性 パフォーマンスの問題 2
3. パラダイムシフト：自己修正能力の台頭 AIが解析ツールと統合 自律的にエラーを特定・修正 3
4. エージェントループの3段階 1. コード 2. 分 3. 改 1. コード生成: 要求を理解し初期コード生成 2. 2. 分析: Linter/型チェック/テストで検証 3. 3. 改良: エラーを修正し次サイクルへ 4
5. 自己修正の具体例 従来のアプローチ // AIが生成したコード（エラーあり） function calculateTotal(items: Item[]): number { return items.reduce((sum, item) => sum + item.price, 0); } 自己修正後 // 型エラーを検出し、自動修正 function calculateTotal(items: Item[]): number { return items.reduce((sum: number, item: Item) => sum + (item.price ?? 0), 0); } 修正内容: null安全性の追加、型アノテーションの明示化 5
6. 実装技術の選択肢 フィードバックループの実現手段 LangChain/LangGraph: 完全自律型システム構築 Claude Code Hooks: IDE統合型リアルタイム実行 No Ye コード生 多視点分 品質O フィードバッ 完了 6
7. 7つの専門家視点による品質向上 視点 チェック内容 代表ツール 機能的正確性 型安全性・テスト TypeScript, Jest 保守性 コード規約・可読性 ESLint, Prettier セキュリティ 脆弱性・依存関係 Snyk, CodeQL パフォーマンス 速度・バンドル Lighthouse アクセシビリティ a11y準拠 axe-core UI/UX一貫性 視覚的回帰 Chromatic 仕様・文書 API連携・文書化 OpenAPI 7
8. 統合アーキテクチャ No Ye AI コード Type Safety Logic T Security Performance A11y Ch Visual T Spec Valid 統合フィー 全視点 完了 8
9. 段階的導入戦略 Phase 1: 基本セットアップ Prettier - コードフォーマット, TypeScript - 型チェック Phase 2: 品質チェック ESLint - コード品質, Jest - ユニットテスト Phase 3: 高度な品質 Snyk - セキュリティ, Lighthouse - パフォーマンス, axe-core - アクセシビリティ 9
10. 次世代フィードバック：静的解析を超えて 2つの新しいアプローチ 人間参加型 AI自己フィードバック ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐ │ Human-in-the-Loop │ │ AI Self-Feedback │ │ │ │ │ │ 人間の判断を活用 │ │ AI自身が自己批判 │ │ 主観的品質を評価 │ │ 自律的に改善 │ │ プロジェクト固有 │ │ リアルタイム実行 │ └─────────────────────┘ └─────────────────────┘ 10
11. AI自己フィードバック AIが自らの出力を批判し、改善版を自律的に生成 ワークフロー: 下書き生成 → 自己批判 → 改善版生成 特徴: 自動実行、潜在的バグの発見 11
12. 人間参加型フィードバック 人間がコードを採用/修正し、そのパターンをAIが学習 ワークフロー: コード生成 → 人間が評価 → パターン学習 特徴: プロジェクト固有のスタイル学習 12
13. 最終目標：柔軟な品質向上 静的解析 + 人間の知恵 + AI自己改善 適応的品質: プロジェクト固有のスタイル学習 自律改善: 人間の介入なしで品質向上 継続学習: 使用するほど賢くなる → より柔軟で高品質な開発体験 13
14. まとめ 継続的フィードバックループで進化 段階的導入で実践的実装 14
15. Thank you! 15