生成AIを活用して既存コードの理解を深め、チーム開発を加速する

ソフトウェア開発において、他人が書いたコードを迅速に理解するシーンは非常に多くあります。しかし、コメントがないコードや複雑なコードを解析するのは容易ではありません。
近年、生成AIツールの台頭により、自然言語を用いたコード解析が可能となり、開発効率が飛躍的に向上しています。
本記事では、専用ツールではなく、まずは身近なChatGPTやClaudeなどのチャットAIツールを用いて、既存コードの理解を深める方法について詳しく解説します。

生成AIツールを使ったコード理解

生成AIツールは、コードの意図や機能を自然言語で解釈し、説明する能力を持っています。これにより、コメントが無いコードや複雑なコードでも迅速に理解することが可能です。

自然言語による解釈

ChatGPTやClaudeなどの生成AIツールは、コードを自然言語で説明する能力があります。これにより、コードの背景や目的、機能を詳細に理解することができます。例えば、以下のようなプロンプトを用いることで、コードの解釈をAIに依頼できます。

このPythonコードの目的と動作を説明してください。

AIツールの解析能力

生成AIツールは、コメントの有無にかかわらず、コードを解釈し、説明することができます。AIがコードの意図や機能を補足情報として提供することで、開発者は迅速かつ正確にコードを理解することができます。

実例を用いた説明

実際のコードを用いて、ChatGPTやClaudeがどのように解析し、説明するかを具体的に示します。例えば、以下のようなPythonコードを解析します。

def add_numbers(a, b):
    return a + b

このコードに対して、ChatGPTに以下のプロンプトを入力します。

この関数の目的と動作を説明してください。

すると、ChatGPTは以下のような説明を返してきます。

この関数 `add_numbers` は、2つの引数 `a` と `b` を受け取り、その合計を返します。簡単に言えば、2つの数値を足し合わせるための関数です。

Mermaidを使った図解の活用

生成AIツールを用いるだけでなく、Mermaidを使ってコードを視覚的に表現することで、さらに理解を深めることができます。

Mermaidの概要

Mermaidは、Markdownで使えるダイアグラム生成ツールで、コードの流れや構造を視覚化するのに非常に役立ちます。

AIツールとMermaidの連携

ChatGPTやClaudeとMermaidを組み合わせることで、コードを図解し、視覚的に理解する方法を紹介します。例えば、AIツールに以下のプロンプトを入力します。

このPython関数をMermaidダイアグラムで視覚化してください。

AIツールは以下のようなMermaidダイアグラムを生成します。

```mermaid
graph TD;
    A[add_numbers function] --> B[Receive arguments a and b];
    B --> C[Return a + b];
```

表示方法

Claude artifactsでブラウザ上に表示するか、VSCodeを使って外部ツールで表示する方法があります。
今回は下記のような図になります。

今回はシンプルなコードとシンプルな図ですが、もっと複雑なコードであっても同様に図にすることができます。

さらに、PlantUML形式を指定すれば、UML形式の様々な図のアウトプットを得ることができます。

まとめ

このように、生成AIツールとMermaidを活用することで、他人が書いた既存コードの理解を深めることが容易になり、チーム開発効率を最大化することができます。具体的な手順や実例を参考に、効果的なコード解析を実践してみてください。