はじめに
前回、Cursorに自然文で依頼してフォルダ比較ツールを作成しました。
作りたかったのは、
- 追加ファイル
- 削除ファイル
- 更新ファイル
を比較できるシンプルなWindowsアプリです。
AIだけで短時間に動くものが完成し、開発体験としてはかなり面白い結果でした。
しかし検証を進める中で、不具合が見つかりました。
前回見つかった不具合
テストデータとして以下を準備しました。
追加：3件
削除：1件
更新：2件
期待する結果は、
追加：3
削除：1
更新：2
です。
ところが実際の結果は、
追加：3
削除：1
更新：5
となりました。
追加と削除は正しいものの、更新件数が正しく判定できていませんでした。
AIで開発したアプリが一発で完璧に動くとは限らないことを改めて実感しました。
今回の検証
今回はアプローチを変えてみました。
前回は、
自然文
↓
Cursor
↓
アプリ生成
でした。
今回は、
Claude
↓
PRD（要件定義書）
↓
Cursor
↓
アプリ生成
という流れです。
まずClaudeに要件定義書を作成してもらい、その内容をCursorへ渡して開発を依頼しました。
期待したこと
今回確認したかったのは、
AIを変えること
ではありません。
確認したかったのは、
要件定義を明確にすると
アウトプット品質は変わるのか
です。
実際の開発現場でも、
「実装の問題」
よりも
「要件の曖昧さ」
が原因で品質問題が発生するケースは少なくありません。
AI開発でも同じことが起きるのではないかと考えました。
再テスト結果
前回と同じテストデータで確認しました。
追加：3件
削除：1件
更新：2件
結果は、
追加：3
削除：1
更新：2
となりました。
今回は期待通りの結果が得られました。
前回確認された更新件数の不具合も発生していません。
今回感じたこと
今回の結果だけを見ると、
Claudeの方が優秀
という話に見えるかもしれません。
しかし実際には、
ClaudeがPRDを作成
↓
要件が整理された
↓
Cursorが実装した
という流れです。
つまり、
品質改善の要因は
「要件定義の明確化」
である可能性が高いと感じました。
AI開発でも要件定義は重要だった
最近は、
AIに作ってと言えば作ってくれる
という時代になっています。
実際、それは間違いではありません。
しかし今回の検証では、
とりあえず作る
よりも、
何を作るかを整理する
方が品質に大きく影響することを実感しました。
人間向けの開発でもAI向けの開発でも、
要件定義の重要性はあまり変わらないのかもしれません。
GitHub Release
最新版はこちらからダウンロードできます。
▼ EXEダウンロード（GitHub Release）
まとめ
今回の検証結果をまとめると、
| 項目 | 自然文→Cursor | Claude PRD→Cursor |
|---|---|---|
| 開発速度 | ◎ | ○ |
| 準備工数 | ◎ | △ |
| 初回品質 | △ | ○ |
| テスト結果 | 不具合あり | 問題なし |
| 再現性 | △ | ○ |
もちろんサンプル数はまだ1件です。
ただ、
PRDを作る
↓
AIに実装させる
という流れは、思った以上に効果がありそうです。
Cursor実験室では引き続き、
- Cursor直接開発
- ChatGPT要件定義
- Claude要件定義
などを比較しながら、AI開発の実験を続けていこうと思います。
今回の結論は、
「AI開発でも要件定義は大事」
でした。
