Claude Codeで変わった個人開発の進め方：AIペアプログラミングの実践

この記事は、ひとりでつくるSaaS - 設計・実装・運用の記録 Advent Calendar 2025 の23日目の記事です。

昨日の記事では「マルチテナントSaaSの設計」について書きました。この記事では、Claude Codeを使った開発の実践について紹介します。

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Claude Codeの基本的な使い方は、公式ドキュメントや他の記事で詳しく解説されています。この記事では、私が個人開発で実践している進め方や、使い続ける中で気づいたことを中心に書いています。
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参考ドキュメント

🛠️ 建築現場のイメージで進める

Claude Codeとの開発を続ける中で、建築現場のイメージで進めるとうまくいくことに気づきました。

1. 設計図を描く（要件定義）
2. 足場を組む（基本／詳細設計）
3. 建てる（実装）
4. 壁に「なぜこう建てたか」の理由を書く（コメント、README、CLAUDE.md）
5. 足場を解体（設計書を実装に統合）

設計図を描く（要件定義）

最初にやるのは、「何を作るか」を明確にすることです。

## 機能概要
ユーザーが学習コンテンツを作成・管理できる機能

## ユースケース
- コンテンツの作成・編集・削除ができる
- 一覧画面で自分のコンテンツを確認できる
- Markdown形式で本文を記述できる

## 制約
- 他テナントのコンテンツは見えない
- タイトルは必須、本文は任意

この設計図をClaude Codeに渡すことで、AIは全体像を理解した上でコードを生成できます。

足場を組む（基本／詳細設計）

要件が決まったら、次は「どう作るか」を決めます。具体的には、ファイル構成や処理フローを日本語で整理します。

## ファイル構成
- src/types/content.ts - 型定義
- src/app/api/contents/route.ts - APIエンドポイント
- src/client/components/ContentForm.tsx - 入力フォーム

## APIエンドポイント
### GET /api/contents
- 認証チェック
- tenant_idでフィルタ
- 更新日時の降順で返す

### POST /api/contents
- 認証チェック
- バリデーション（title必須、bodyは任意）
- DBに保存して作成したレコードを返す

この設計書があると、Claude Codeは「何をどう実装すればいいか」を理解しやすくなります。

建てる（実装）

足場ができたら、実装です。ここがClaude Codeの本領発揮です。

src/app/api/contents/route.ts を実装してください。
以下の仕様に従ってください：
- GET: tenant_idでフィルタしてコンテンツ一覧を返す
- POST: 新規コンテンツを作成
- エラーハンドリングは既存の src/app/api/labels/route.ts を参考に

既存コードを参考にさせると、プロジェクト内の一貫性が保たれます。

理由を書く

実装が終わったら、「なぜこう実装したか」をコメントやREADMEで残します。

// RLSに加えてアプリケーション層でもtenant_idをチェック
// 万が一RLSの設定漏れがあった場合の多層防御として
const contents = await db
  .select()
  .from(contentsTable)
  .where(eq(contentsTable.tenantId, tenantId));

この記録は、将来の自分やAIが「なぜこうなっているのか」を理解するのに役立ちます。

足場を解体

最後に、設計書の内容を実装に統合します。一時的なTODOコメントを削除し、型定義を整理し、不要になった仕様書を片付けます。

これは「Contextの汚染を防ぐ」ためでもあります。古い設計書や仮のコメントが残っていると、AIがそれを読んで混乱することがあります。ソースコードをSingle Source of Truth（信頼できる唯一の情報源）にすることで、AIの誤読を減らせます。

💬 CLAUDE.mdによる文脈共有

Claude Codeでは、プロジェクトルートにCLAUDE.mdを置くと、AIがプロジェクトの文脈を理解してくれます。

# プロジェクト概要
Memoreru - 知識を整理し、思考を育てるツール

# 技術スタック
- Next.js 15 (App Router)
- TypeScript 厳密モード
- Drizzle ORM + PostgreSQL (Supabase)
- Hono (API)
- shadcn/ui

# コーディング規約
- 関数コンポーネントを使用
- Named exportを優先
- エラーハンドリングは Result型 パターン

# ディレクトリ構成
src/
├── app/          # Next.js App Router
├── client/       # クライアントサイドロジック
├── server/       # サーバーサイドロジック
├── database/     # DB スキーマ・クエリ
└── shared/       # 共通ユーティリティ

これを一度書いておくと、毎回説明する必要がなくなります。

実装パターンの明示

CLAUDE.mdには、プロジェクト固有の実装パターンも書いておくと便利です。

# APIエンドポイントのパターン

## 認証が必要なエンドポイント
1. セッションからユーザーIDを取得
2. tenant_idへのアクセス権を確認
3. RLSコンテキストを設定
4. 処理を実行

## エラーレスポンスの形式
{ error: string, code?: string }

⚡ 拡張機能の活用

Claude Codeには、MCPやSkillsといった拡張機能があります。

MCP

MCP（Model Context Protocol）は、外部ツールとの連携を可能にするプロトコルです。私が使っているのは以下の3つです。

Playwright: ブラウザ操作、E2Eテスト
Supabase: データベーススキーマの確認
Serena: IDE連携

https://modelcontextprotocol.io

MCPは便利ですが、使いすぎるとContextを圧迫します。AIが処理する情報量が増えるため、応答速度や精度に影響することがあります。必要なものだけに絞るのがおすすめです。

https://code.claude.com/docs/ja/mcp

Skills

Skillsは、特定のタスクに対する指示をテンプレート化する仕組みです。.claude/skills/ディレクトリにSKILL.mdファイルを置いて使います。

私はまだ本格的に活用できていませんが、チームでレビュー観点などのルールを共有するのに便利そうです。公式のSkillsマーケットプレイスも公開されています。

https://claude.com/skills

💡 AIとのやり取りのコツ

具体的に伝える

曖昧な指示では、期待と違う結果が返ってきます。何をどうしたいか、具体的に伝えます。

❌ 「もっといい感じにして」
✅ 「一覧の並び順を更新日時の降順にして」

段階的に依頼する

大きな機能は分割して依頼します。一度に依頼すると、途中で方向性がずれても修正が大変です。

1. まずContentsテーブルのスキーマを定義して
2. 次にCRUDのAPIエンドポイントを作って
3. 最後にフロントエンドのフォームを作って

制約を明示する

やってほしくないことも伝えておくと、意図しない変更を防げます。

以下の制約で実装してください：
- 既存のAPIレスポンス形式を変更しない
- 新しいライブラリを追加しない
- パフォーマンスより可読性を優先

過剰な実装を防ぐ

Claude Codeは後方互換性を考慮して、ロジックを複雑にしがちです。シンプルに保つための指示を明示します。

❌ AIが勝手にやりがちなこと：
- 古いAPIを残して新しいAPIを追加
- 非推奨の警告を出すラッパー関数を作成
- フィーチャーフラグで新旧を切り替え

✅ 明示的に伝える：
「後方互換性は不要です。既存コードを直接変更してください」

🧠 役割分担

半年間の開発で見えてきた、人間とAIの役割分担です。

人間が判断すること

プロダクトの方向性: 何を作るか、何を作らないか
アーキテクチャ: 技術選定、ディレクトリ構成
セキュリティ: 認証・認可の設計、脆弱性チェック
ユーザー体験: 使いやすさ、分かりやすさ
最終確認: 実際に動かして問題がないか

AIに任せること

パターンに沿ったコード生成: CRUDのAPI、フォームコンポーネント
リファクタリング: 命名統一、ディレクトリ整理
ボイラープレート作成: 型定義、テストの雛形
エラー調査: スタックトレースからの原因推測

AIが変えたのは「How」の部分です。「What」と「Why」は、依然として人間の仕事です。

コードレビューは必ず行う

AIが生成したコードは、必ず自分でレビューします。

セキュリティ: ユーザーIDをリクエストから直接受け取っていないか
型安全性: any型やas anyで型エラーを回避していないか
エッジケース: 配列が空の場合、nullの場合などを考慮しているか

AIは「動く」コードを生成しますが、「安全な」コードとは限りません。

この役割分担を意識するようになってから、AIとの協働がスムーズになりました。「全部任せる」のではなく「一緒に作る」という感覚です。

✅ まとめ

Claude Codeを使った開発について、私の実践を紹介しました。

ポイント	内容
建築現場のイメージ	設計図 → 足場 → 建てる → 理由 → 解体
CLAUDE.md	プロジェクトの文脈をAIに共有
拡張機能の活用	MCP／Skills（必要最小限で）
やり取りのコツ	具体的に、段階的に、制約を明示
役割分担	How=AI、What/Why=人間、レビュー必須

AIは強力なツールですが、使いこなすのは人間です。「任せる」のではなく「協働する」という意識で、開発を続けています。

明日は「進捗駆動開発（PDD）」について解説します。

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