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Opus 4.5は、これまで私が経験してきた通常のAIエージェントとは異なります。

2026年1月7日原文(burkeholland.github.io)

概要

  • 3ヶ月前はAIエージェントによる開発者の完全代替に懐疑的だったが、Claude Opus 4.5の登場で考えが一変
  • Opus 4.5は従来のAIとは異なり、実用的かつ高品質なコード生成が可能
  • 複数の実プロジェクトでOpus 4.5がほぼ自動でアプリやバックエンドを構築
  • コードの可読性よりもAIによる保守性・再生成性を重視した開発スタイル
  • セキュリティやコード品質のチェックもAI主導で実施

Claude Opus 4.5で変わったAI開発体験

  • 3ヶ月前 までは「AIが開発者を完全に代替する」は非現実的という認識
  • Opus 4.5 の登場で、AIエージェントが実用レベルで開発者を置き換える可能性を実感
  • 従来のAIは スパゲッティコード 生成やエラー反復で非効率だった印象
  • Opus 4.5は 一発で正しい実装 が多く、エラーも自動で修正
  • AIによる開発の約束 がついに現実化した感覚

プロジェクト事例：AIによるアプリ開発

  • Windows画像変換ユーティリティ をOpus 4.5で構築

    • エクスプローラーの右クリックメニュー追加などを一発実装
    • dotnet CLIでビルド・エラー修正も自動化
    • XAMLエラーのみ手動で対応
    • 配布用サイトやGitHub Actionsも自動生成
    • アイコン生成はFigma AI、変換スクリプトはOpus 4.5が担当

  • GIF録画・編集アプリ も短時間で開発

    • LICEcap風アプリをベースに、動画・画像編集機能まで拡張
    • 数時間で主要機能を実装

  • AI投稿ユーティリティ （React Native→iOSアプリに）

    • Facebook認証や画像投稿スケジューリングなど複雑なバックエンドもOpus 4.5が自動構築
    • Firebase CLIを活用し、必要なリソースも自動作成
    • エラー発生時もログから自動修正
    • 管理用ダッシュボードも自動生成

  • 注文管理・ルート最適化アプリ

    • Gmailから注文解析、ルート計算、運転時間記録などを一元化
    • 以前は有料アプリ2つで対応していた機能を統合
    • Google認証も一発実装

コード可読性よりAI保守性を重視した開発スタイル

  • コードの仕組みを人間が理解していなくても運用可能 という新しい発想
  • VS CodeでOpus 4.5に「LLM向けコード最適化」を指示
  • 人間可読性 よりも AIによる再生成・デバッグ容易性 を最優先
  • 必要なのはシンプルなエントリーポイント、明示的な構造、最小限の抽象化
  • 変数名や人間向けコメント、複雑なパターンは不要

LLM向けコーディング原則（抜粋）

  • 一貫性のあるプロジェクト構造、機能単位でのコード配置
  • フラットで明示的なアーキテクチャ
  • 線形でシンプルな制御フロー
  • 再生成性重視（どのファイルも単体で再生成可能）
  • プラットフォームの慣習を直接利用、過度な抽象化は避ける
  • テストは観測可能な動作検証に集中

コード品質・セキュリティチェックもAI主導

  • AIに「LLMコーディング原則に基づいたリファクタ案」をMarkdownで出力させる運用
    • 高・中・低優先度でリファクタポイントを提案
    • 必要なものだけを修正、無意味な変更は避ける
  • セキュリティチェックもAIに実施させる
    • APIキー管理、認証・認可、機密情報の取り扱いなどを重点チェック
    • この部分は手動確認も必要で、現状最も慎重になる工程

AI主導開発の今後

  • Opus 4.5による開発は 人間の役割やコードの在り方を根本から変える可能性
  • AIが書き、AIが保守するコード という新しいパラダイムの到来
  • セキュリティや品質担保のため、 人間による最終確認 は依然重要な課題

Hackerたちの意見

Opus 4.5、めっちゃ進化したよ。知識の面では前からすごかったけど、今は自立して行動する能力がすごい。意思決定したり、問題を解決するために一緒に考えたり、フォローアップの質問をしたり、計画を立てて実行することができる。自分の実際の問題で体験してみないとわからないけど、数日や数週間の間にね。コーディングの問題を明確に定義できた範囲内では、チャットボットが解決できたんだ。しかも簡単じゃなかった。単にコードを書くことやテストすることだけじゃなくて、リバースエンジニアリングやエンコーディングに関する問題を解決することも含まれてた。一番印象的だったのは、フィードバックループがすごく活発に働いてたところ。最近の数週間、プライベートでコーディングはほとんどしてないんだ。代わりに、指導したり、仕様を書かせたり、それを洗練させたりしてた。複雑で大規模なプロダクション環境でどうなるか、ちょっと興味あるな。

└

最近の数週間、プライベートでコーディングはほとんどしてないんだ。代わりに、指導したり、仕様を書かせたり、それを洗練させたりしてた。これが基本的に俺のサイドプロジェクト全部だよ。

└

自分の実際の問題で体験してみないとわからないけど、数日や数週間の間にね。どうやってオーバーエンジニアリングを防ぐの？

└

いくつかの例はもう公開してるよ。もっと複雑なものも進行中。 [0]では、いろんなコーディングエージェントをベンチマークしようとしてる。 [1]では、Opus 4.5だけを使って古いC64ゲームをリバースエンジニアリングに成功した。これがビジネス的にリアルじゃないって責められても仕方ないけどね。 [0] https://github.com/s-macke/coding-agent-benchmark [1] https://github.com/s-macke/weltendaemmerung

└

最近、Claudeのウェブアプリを使って、まるでラバーダックのようにしてるのが自分に合ってるなって思う。コードのスニペットを与えて、やってることを洗練させる手助けをしてもらってる。Claude Codeを使うと、自分のコードベース全体を一度に見ることができるから、すごく能力が増すんだけど、全体を見た方がいい時に、すぐにクォータを使い切っちゃうのが問題なんだよね。狭い範囲でやる時は、ウェブサイトを使う方が簡単で早いから、結局ウェブサイトに戻ったんだ。そっちの方が早く進む気がする。

ほとんどのソフトウェアエンジニアは、今のLLMエージェントの良さに気づいてないよ、特にClaude Codeみたいなやつ。Claude Codeをセットアップしたら、自分のコードベースに向けて、慣習を学ばせて、ベストプラクティスを取り入れて、すべてを洗練させて、まるでスーパーパワーを持ったチームメイトみたいに動くようになる。実際の鍵は、再利用可能な「スキル」のしっかりしたセットを作ることと、普段やってることに合わせたエージェントをいくつか用意することだよ。例えば、カスタムUIライブラリがあって、Claude Codeにはその使い方を説明するスキルがある。同じように、Storybooksの書き方やAPIの構造、基本的にリポジトリでやりたいこと全般についてもね。だから、生成されるコードは、最初から私たちのパターンや基準に合ってる。さらに、Claude CodeにESLintの自動化を作らせたんだ。カスタムESLintルールや、レビューに入る前に多くのことをキャッチして自動処理するリントチェックも含まれてる。で、さらに進めて、変更があった後に深いコードレビューを行うエージェントもClaude Codeが動かしてる。PRが上がると、詳細なマークダウンチェックリストに従ってフルPRレビューを行う別のClaude Codeエージェントもいる。さらに、スケジュールに沿って動くClaude CodeのGitHubワークフローエージェントが5つくらいあるんだ。そのうちの一つは、先月のすべてのコミットを読み取って、ドキュメントがまだ整合しているか確認する。もう一つは、エンドツーエンドのカバレッジにギャップがないかチェックする。そんな感じで、メンテナンスや品質の作業が自動化されてる。めっちゃスムーズに動いてるよ。チケットのトリアージにもClaude Codeを使ってる。チケットを読んで、コードベースを掘り下げて、何をすべきかコメントを残すんだ。だから、エンジニアがそれを引き受けると、もう半分は終わってる状態から始められる。ここには低いところにぶら下がってる果実がたくさんあって、みんながそれに飛びつかないのが本当に不思議だよ。2026年は目覚ましになるだろうね。（音声入力してからClaudeに言い換えてもらったから、手書きするのは面倒でごめん！）編集：例のリポジトリを作ったよ https://github.com/ChrisWiles/claude-code-showcase

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お！広告だ！

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同意するし、スキルは大きな鍵だよ。codex cliにはスキルを作るスキルもあるし、すぐに使えるようになるのがめっちゃ簡単だよ。 https://github.com/openai/skills/blob/main/skills/.system/sk...

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ほんと、AIコーディングを試した人が多いと思うけど、エラーにイライラして諦めちゃったんじゃないかな。それが、こういう悲観的な予測を拒否する理由だと思う。わかるよ。Claude Codeでコーディングするのは、何かを促してエラーが出て、それを直してもらうって感じだったから。まだ役に立ったけど、複雑なコードベースに機能を追加する熟練したコーダーが諦めるのも理解できる。でも、Opus 4.5は本当に新しいレベルに達してる。単純に…動くんだ。エラーもかなり少なくて、ほとんどが「うっかり」ミスで、根本的な問題じゃない（例えば、nextjsのクライアントコンポーネントに「use client」を追加し忘れるとか）。

└

プログラマーっていう職業が、特定のニッチを除いてはあまり存在しなくなる世界に入ってる気がする。プログラミングできること（特にコードを読む能力）は、価値が減るとはいえ、まだ役に立つだろうね。もっと重要なのは、必要なツールを使って実際に物を作り出す能力だと思う。それが本当に役立つものであることが大事なんだよね。まあ、これは昔から変わらないことでもあるけど、今は間接的な要素が少なくなった感じ。

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あなたに興味をそそられる。

「自分の慣習を学ばせる」ってどういう意味？ 自分の慣習を自動的に抽出してCLAUDE.mdに保存する方法ってあるの？ 「例えば、私たちはカスタムUIライブラリを持っていて、Claude Codeにはそれを使う方法を説明するスキルがある。ストーリーブックの書き方、APIの構造、リポジトリ内でのすべてのやり方についても同様だ。だから、生成されるコードは、最初から私たちのパターンや基準に合っている。」 これらのスキルを自分で開発しなきゃいけなかったの？どれくらいの労力がかかったの？公開されている例はどこかにある？

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大学で教えていて、研究や趣味でプログラミングにたくさんの時間を使ってる。多くの人と同じように、休暇中にCursor、Claude Code、Codexの現行バージョンをできるだけ試してみたよ。（どれもすごく良い。）自分が欲しいもののアイデアがあって、散発的に5時間で使えるレベルまで持っていけた。いくつかの視点で考えてるんだけど、

  1. AIなしでやったら、フルタイムで2週間かかると思う。（フルタイムは>> 40時間/週と定義。）
  2. プログラミングよりも「もっと重要」とされることが他にたくさんあって、2週間フルタイムを「やりたい」プロジェクトに割けない。だから、AIなしでは全くやらなかっただろう。
  3. 誰かにやってもらうこともできる。大学では学生がそうだね。たくさんアドバイスしてきた経験から言うと、トップレベルの学部生なら、学期中に全力でやれば同じことを達成できたはず（LLM以前の話だけど）。もちろん、毎週会ってる前提だけど。
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