【ITニュース解説】Claudeの学習モードを使ってコードのリファクタリングをした

AI技術の進化は目覚ましく、プログラミングの現場でもその活用が進んでいる。今回取り上げる記事は、AIチャットボットの一つであるClaudeを使って、既存のコードをより良い形に改善する「リファクタリング」を行ったという実践的な内容だ。システムエンジニアを目指す上で、AIツールを効果的に使うスキルは今後ますます重要となるため、この記事から得られる学びは多いだろう。

まず「リファクタリング」という言葉から説明する。リファクタリングとは、プログラムの外部から見た動作は変えずに、内部構造を改善する作業のことだ。たとえば、ごちゃごちゃした部屋を整理整頓しても、部屋の機能（住む場所であること）は変わらないのと同じで、プログラムの機能はそのままに、コードを読みやすく、理解しやすく、そして将来の変更に強くすることが目的となる。なぜリファクタリングが必要かというと、プログラムは一度作ったら終わりではなく、機能追加やバグ修正など、何度も手を加えることがほとんどだからだ。もしコードが読みにくく、複雑なままだと、少しの変更でも大きな手間がかかったり、意図しないバグを生み出す原因になったりする。そのため、定期的にリファクタリングを行い、コードの品質を高く保つことは、開発効率の向上や保守コストの削減に直結する非常に重要な作業となる。

次に、記事で使われている「Claude」についてだ。Claudeは、Anthropic社が開発した大規模言語モデル（LLM）に基づくAIチャットボットである。ChatGPTなどと同様に、人間が入力した自然言語の質問や指示を理解し、それに答える形でテキストを生成する能力を持っている。プログラミングの分野では、コードの生成、デバッグ支援、コードレビュー、そして今回のようにリファクタリングの提案など、多岐にわたるタスクで活用できる。

記事の筆者は、Claudeを使ってコードのリファクタリングを試している。ここで興味深いのは、「Claude Code」と「Claudeのチャット」という二つの使い分けに触れている点だ。一般的に、AIモデルには特定のタスクに特化して訓練されたものと、より汎用的な目的で訓練されたものがある。「Claude Code」という表現が、もしコード生成や修正に特化したインターフェースやモデルを指すのであれば、それはプログラミング関連の作業に最適化されていると考えられる。一方で、「Claudeのチャット」は、より広範な会話能力を持つ汎用モデルである可能性が高い。記事の筆者は、汎用的な「Claudeのチャット」の方が「賢い気がした」と述べているが、これは汎用モデルの方が多様な文脈を理解し、柔軟な発想でより適切な改善案を提示できたのかもしれない。プログラミングに関する深い知識だけでなく、全体的な論理構造や可読性など、より広い視点でのアドバイスを求めた際に、汎用モデルの強みが発揮された可能性も考えられる。

さらに「学習モード」という言葉が出てくる。これは、AIがユーザーとの対話を通じて、そのユーザーの意図や好み、あるいは特定のコードベースの特性を深く学習し、よりパーソナライズされた提案を行えるようになるモードを指していると考えられる。つまり、一度きりの質問で終わらず、繰り返し対話を行うことで、AIがユーザーの求めているものをより正確に理解し、精度の高い回答を返せるようになるというものだ。リファクタリングのように、単一の正解があるわけではなく、状況に応じて最適な形が変わるような作業においては、AIが文脈を深く学習していく「学習モード」の重要性は非常に高いと言える。

記事でリファクタリングの対象となった具体的なコードは、const moveImage = ( index: number, action: ImageOrderAction ) => { ... }という部分が挙げられている。このコードの断片から推測すると、これはWebサイトやアプリケーションで表示される画像の並び順を変更する機能の一部だと考えられる。indexは操作対象の画像の現在の位置を示し、actionは画像を上に移動させるのか（moveUp）、下に移動させるのかといった具体的な操作内容を指示するパラメータだろう。このような画像順序の変更機能は、ECサイトの商品画像ギャラリーや、ポートフォリオサイトの作品表示順など、様々な場面で必要となる一般的な処理だ。この関数が、もし初期の段階で複雑に書かれていたり、特定の条件分岐が読みにくくなっていたりした場合、リファクタリングによってその構造を整理し、他の開発者が容易に理解・修正できるように改善することが目的となる。

AIをプログラミング学習や実務に活用することには、多くのメリットがある。初心者のシステムエンジニアにとって、AIは強力な学習パートナーとなり得る。例えば、自分の書いたコードがなぜ動かないのか、どうすればもっと効率的なコードになるのかといった疑問をAIに投げかけることで、具体的なアドバイスや改善案を即座に得られる。また、新しい技術やフレームワークの基本的な使い方を学ぶ際にも、AIに質問することで効率的に情報を収集できるだろう。実務においても、AIは定型的なコードの生成を支援したり、既存コードの問題点を発見したり、あるいは今回のようにリファクタリングのアイデアを提供したりすることで、開発者の生産性を大きく向上させる。

しかし、AIの活用には注意点もある。AIが生成するコードや提案は、あくまでAIの学習データに基づいたものであり、常に完璧とは限らない。時には誤った情報や非効率なコードを提示することもあるため、AIの出力を鵜呑みにせず、必ず人間が内容を確認し、自分の責任で判断することが重要だ。特にセキュリティに関わるコードや、重要なビジネスロジックを含む部分については、AIの提案をそのまま採用するのではなく、熟練したエンジニアによるレビューが不可欠となる。AIはあくまでツールであり、それを使いこなす人間のスキルと判断力が最終的な品質を決定することを忘れてはならない。

まとめると、今回の記事は、AIであるClaudeをリファクタリングという実践的なプログラミング作業に活用する様子を示している。特に、AIの特性（汎用モデルの柔軟性や「学習モード」の深掘り）を理解して使いこなすことが、より良い結果を生む鍵となることを示唆している。システムエンジニアを目指す皆さんにとって、AIは単なる自動化ツールではなく、思考を深め、スキルを向上させるための強力なパートナーとなるだろう。AIの特性を理解し、その可能性を最大限に引き出す使い方を学ぶことが、これからのIT業界で活躍するための重要な一歩となる。