Zenn
📝

JITERAでランニング記録アプリの機能修正！AIアプリ開発スピードが3倍に

2024/09/09に公開
AI
tech
アプリ
開発
tech


ソフトウェア開発の世界は急速に進化しており、AIの導入により開発プロセスが大きく変わりつつあります。その中で注目を集めているのが、「JITERA（ジテラ）」というAIを活用したソフトウェア開発自動化プラットフォームです。最新のAI技術を駆使することで、高精度なコード生成と優れたセキュリティを実現しています。

JITERAの主な特徴は次のとおりです。

  1. 開発全体コスト50%削減：
    従来の開発手法と比較して、人件費や開発期間の短縮により、総合的なコストを半分に抑えることが可能です。
  2. 3倍以上の開発速度：
    AIによる自動化により、開発プロセスが大幅に加速されます。特に、反復的なコーディング作業や基本的な設計作業において時間を節約できます。
  3. 要件定義やデザインデータからのコード自動生成：
    プロダクトマネージャーやデザイナーが作成した要件定義やデザインデータを直接入力として、AIがコードを生成します。これにより、デザインから実装までのプロセスがシームレスになります。
  4. データベース、ビジネスロジック、API、フロントエンド、バックエンドのコードの一括生成：
    アプリケーションの全レイヤーにわたるコードを一括で生成することができ、統一された設計とコーディングスタイルを保証します。
  5. 既存のコードやデザインデータの解析による設計書の自動生成：
    既存のプロジェクトを解析し、その構造や設計を理解した上で、詳細な設計書を自動生成します。これにより、ドキュメンテーションの工数を大幅に削減できます。

JITERAによる開発実績によると、例えば、株式会社VERTEX Technologiesでは、他社見積もりで3〜6ヶ月と言われていた開発を1〜2ヶ月で実現したそうです。事業の立ち上げから1年経たずに年間3億円の売上規模にまで成長したとか。また、株式会社東急リゾート＆ステイでは、他社では1年〜1年半かかるとされた開発を8ヶ月で完了でき、純粋な開発工程にかかったのはたったの4ヶ月だったそうです。スピードとクオリティを両立させ、特に大きな問題なくリリース成功とのこと。

本記事では、ランニング記録アプリを修正する過程を通して、JITERAの使い方とその効果を詳しく紹介していきます。

JITERAを使った開発手順

JITERAを用いた開発の流れは、次のとおりです。

  1. プロジェクトの作成
  2. Figmaデザインのインポート
  3. ユースケース（要件定義）の自動生成と確認
  4. チケット（開発タスク）を生成
  5. 詳細な設計情報の生成
  6. コードの生成

各ステップを詳しく見ていきます。

1. プロジェクトの作成


まず、JITERAのダッシュボードにアクセスし、新規プロジェクトを作成します。今回のプロジェクトでは、以下の設定を行いました。

  • Project Name: runningrecordsapps2
  • Backend Framework: Ruby on Rails
  • Frontend Framework: Next.js

2. Figmaデザインのインポート


次に、Figmaで作成したランニング記録アプリのデザインをJITERAにインポートします。

Figmaのリンクを指定することで、JITERAにインポートできます。JITERAはFigmaと強力に連携し、直接デザインデータを取り込めるのです。

Figmaからのインポート完了後、「Generate Usecases」をクリックすると、JITERAのAIがユースケース（要件定義）を自動生成します。

Figmaデザインを簡単にインポートできたのは驚きです。数クリックでデザインデータが取り込まれて次のステップに進めるため、開発プロセスを大幅に加速させるのではと感じました。

3. ユースケース（要件定義）の自動生成と確認


AIによって自動生成されたユースケースには、次の情報が含まれます。

  • Actor：システムを使用する人や外部システムなど
  • Preconditions：ユースケースが実行される前提条件
  • Main Flow：ユースケースの主要な流れ
  • Alternative Flows：例外的な状況や代替的な流れ
  • Postconditions：ユースケース実行後の状態

ユースケースの確認後、「Generate Ticket」をクリックし、チケット（開発タスク）を生成します。

AIによるユースケースの自動生成は、迅速で便利です。通常、要件定義には多くの時間と労力を要します。各機能と全体的なバランスを自動的に調整できるJITERAは、このプロセスを大幅に効率化しています。

4. チケット（開発タスク）を生成


JITERAは、ユースケースからチケット（開発タスク）を生成します。その後、データベース、ビジネスロジック、API、コードの作成に必要な最小の開発タスクにさらに分割していくのです。

Ticketsタブをクリックし、作成されたTicketを確認します。問題がなければ「Generate」ボタンをクリックし、詳細な設計情報（データベース・API・ビジネスロジック）を作成します。

チケットの自動生成機能は、プロジェクトを管理する上で有用でしょう。タスクの洗い出しと分割に要する時間を削減でき、開発チームはより重要な作業に集中できるようになります。

5. 詳細な設計情報の生成

ユースケースの確認が完了すると、JITERAはそれをもとに詳細な設計情報を生成します。設計情報には、次の3つがあります。

  1. データベース設計
  2. ビジネスロジック設計
  3. API設計

5.1 データベース設計


JITERAが生成したER図を確認します。AIによって生成されたテーブルやリレーションが表示されます。テーブル、カラム、リレーション、インデックス等あらゆる単位で追加および削除ができます。

データベース設計に要する時間が大幅に削減されただけでなく、一貫性のある設計が自動的に行われるため、有用性が極めて高いと感じました。

5.2 ビジネスロジック設計


ビジネスロジックの設計情報では、プログラムのモジュール等の元になる処理設計情報が詳細に記述されます。Input・Flow・Responseから構成されます。

論理的な調整に時間を要する部分であるため、大幅に効率化していると感じました。

5.3 API設計


API設計では、フロントエンドとバックエンドの通信に必要なエンドポイントが定義されます。エンドポイント、メソッド、パラメータといった設計の内容が出力されます。

一貫性のあるAPIが自動的に設計されることで、開発者間の連携が円滑になると感じました。

6. コードの生成



JITERAにはAIチャット機能が実装されています。「Please add the feature of login and logout.（ログインとログアウトの機能を追加せよ）」と問い合わせてみましょう。


AIが修正内容を提示します。確認後、問題がなければ「I accepted, let's do it.（了解、実行せよ）」と返信します。

その後、修正されたソースコードが自動的に生成されます。JITERAはコードを自動生成し、開発者の作業を大幅に効率化するのです。

コード生成の過程は特に印象的でした。AIチャット機能を通じて細かい指示を出せるため利便性が高いです。生成されたコードも読みやすいものでした。この機能により、開発者はより創造的な作業に集中できるでしょう。

JITERAを使ってみて

ランニング記録アプリの修正を通して感じた、JITERAの利点を挙げます。

  • 開発速度の大幅な向上：
    要件定義や設計、コード生成がAIにより自動化されるため、従来の手法よりも開発速度を大幅に向上できると感じました。開発者は、より創造的な作業に集中できるでしょう。
  • 設計とコードの乖離の解消：
    設計とコードが完全に同期しているため、設計の修正をコードに反映しそびれるなどの心配がありません。
  • 学習コストの低減：
    直感的なUIにより、JITERAの使用方法の習得が容易です。

JITERAは、今後の開発プロセスを大きく変えていくと感じました。特に印象的だったのは、開発速度の向上と、生成されるコードの読みやすさです。また、設計とコードの一貫性が自動的に保たれることで、開発者のストレスが大幅に軽減されるでしょう。

一方で、これらの課題も感じました。

  • コード品質とセキュリティの検証必要性：
    AIが生成したコードの品質管理、最適化、およびセキュリティ脆弱性の検証には、依然として人間の介入が必要です。自動生成されたコードを盲目的に信頼すると、パフォーマンスの問題や潜在的なセキュリティリスクを見逃す可能性があります。特に機密性の高いアプリケーションでは、慎重な検証が重要となります。
  • 開発者スキルの維持と向上の課題：
    JITERAへの過度の依存は、開発者の基本的なプログラミングスキルの低下につながる恐れがあります。AIツールに頼りすぎることで、コーディングの基礎や問題解決能力が衰える可能性があります。また、開発者のプログラミングスキルが不十分であれば、AIツールが生成したコードを開発者が検証できなくなります。そのため、開発者は継続的にスキルを磨き、AIツールに頼らずにコードを書く能力を維持することが重要です。

JITERAがもたらす利便性を享受しつつも、問題意識を持ち続けることも重要なのではないでしょうか。

まとめ

JITERAのようなAIによるアプリ開発の自動化ツールは、ソフトウェア開発の未来を大きく変える可能性を秘めています。アイデアからプロトタイプ、本番リリースまでの時間を大幅に短縮できることで、ユーザーからのフィードバックに迅速に対応し、アプリを継続的に改善することが可能になります。

しかし、AIによるソフトウェア開発の自動化は、開発者の仕事を完全に代替するものではないでしょう。むしろ、開発者がより創造的で価値の高い業務に集中するための強力なツールとなりえます。複雑な問題解決、ユーザー体験の最適化、高度なシステム設計などの分野では、人間の創造性と専門知識が今後も重要な役割を果たし続けます。

今後のソフトウェア開発において、JITERAのようなAIツールと人間の開発者のスキルを効果的に組み合わせることが、成功の鍵となるでしょう。AIツールを適切に活用することで、開発者はより付加価値の高い仕事に注力でき、より革新的で高品質なソフトウェア製品を生み出せるのです。

Discussion