コーディングではなく「コードの周辺作業」をAIに任せる──開発者が本当に取り戻すべき時間とは

生成 AI によるコーディング支援が普及して久しいですが、多くの開発者が見落としている重要な視点があります。それは「コードを書く時間」よりも「コードの周辺作業」のほうが、実は開発者の集中力とフローを阻害しているという事実です。

WordPress プラグインを個人開発している Rapls さんの投稿は、この盲点を鮮やかに突いています。Claude Code を導入した当初の目的は「コーディングの高速化」でしたが、半年間の実践を経て発見したのは、本当に時間を奪っていたのはバージョン番号の更新、readme の修正、変更履歴の記述、翻訳チェック、告知文の作成といった「雑務」だったということです。

この発見は、AI ツールの活用戦略を根本から見直すきっかけになります。

ソフトウェア開発において、コードを書く行為そのものは創造的で集中を要する作業です。一方、リリース周りの作業はこうした性質を持ちます：

Rapls さんが指摘する「これをやっているあいだ、コードには戻れない」という感覚は、まさにコンテキストスイッチングのコストを表しています。開発者の脳が「問題解決モード」から「事務処理モード」へ切り替わると、再びコーディングの深い集中状態に戻るまでに平均 23 分かかるという研究もあります。

ここで重要なのは、AI ツールの用途を「コード生成」から「周辺作業の自動化」にシフトさせるという発想の転換です。

従来の AI コーディング支援ツールの使い方は以下のようなものでした：

しかし Rapls さんのアプローチは異なります。Claude Code に以下のような作業を任せています：

これらの作業は「正解が明確」で「パターン化可能」であるため、AI が得意とする領域です。

GitHub Copilot や Cursor との比較で見えてくるもの

GitHub Copilot や Cursor といったツールは、IDE 統合型でコーディング中のリアルタイム補完に特化しています。一方、Claude Code（Claude のコード生成機能）は対話型インターフェースを持つため、「一連の作業フロー」を指示するのに向いています。

たとえば「バージョン 1.2.3 から 1.3.0 へのリリース準備をすべて行って」という包括的な指示に対して、複数ファイルの編集・生成を連続して実行できます。Copilot では各ファイルを開いて個別に補完を受け入れる必要がありますが、Claude Code なら「リリース作業」という一つのタスクとして扱えるのです。

この違いは重要です。開発者が欲しいのは「コードの断片」ではなく「作業からの解放」だからです。

メリットと注意すべきトレードオフ

**メリット：**

**注意点：**

どんな開発者・プロジェクトに向いているか

このアプローチが特に効果を発揮するのは：

逆に、以下のような場合は効果が限定的かもしれません：

1. 自分の「リリース雑務リスト」を可視化する

まず、次回のリリース時に自分が実際に行う作業をすべて書き出してください。「package.json のバージョン更新」「CHANGELOG.md に新セクション追加」「翻訳ファイルの整合性確認」など、具体的にリストアップします。

このリストを眺めて、以下の基準で分類してください：

A に分類された作業が、AI に任せる最初の候補です。

2. 「リリースアシスタント」プロンプトを作成する

Claude（または ChatGPT）に、あなたのプロジェクト構造とリリース手順を教え込むプロンプトを作ります。以下のテンプレートを参考にしてください：

あなたは私の WordPress プラグイン「PluginName」のリリースアシスタントです。

## プロジェクト構造
- メインファイル: plugin-name.php （ヘッダーにバージョン記載）
- package.json: npm バージョン管理
- readme.txt: WordPress.org 用 README
- CHANGELOG.md: 変更履歴
- languages/: 翻訳ファイル（.pot, .po, .mo）

## リリース時のルール
- バージョン形式: セマンティックバージョニング（X.Y.Z）
- CHANGELOG は「### [X.Y.Z] - YYYY-MM-DD」形式
- readme.txt の Stable tag を必ず更新
- 翻訳ファイルは .pot ファイルに全ての翻訳キーが含まれていること

## 今回のタスク
バージョン 1.2.5 から 1.3.0 へのリリース準備を手伝ってください。
主な変更内容: [ここに機能追加やバグ修正を記述]

このプロンプトを保存しておき、リリースのたびに「主な変更内容」だけを書き換えて使います。

3. 小さく始めて、徐々に任せる範囲を広げる

最初から全作業を AI に任せようとせず、以下の順序で段階的に導入してください：

**ステップ 1（1〜2回目のリリース）：** CHANGELOG の下書き生成だけを AI に依頼し、自分で編集・調整する

**ステップ 2（3〜5回目）：** バージョン番号の一括更新を AI に指示し、diff を確認してから適用する

**ステップ 3（6回目以降）：** リリースノート、翻訳チェック、README 更新などを含む「フルセット」を依頼し、最終確認のみ自分で行う

このプロセスで、AI の出力品質を評価し、プロンプトを改善していきます。同時に「どこまで任せて大丈夫か」という感覚も養えます。

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この情報は @Rapls さんの投稿を参考にしています。

Rapls さんの実践が示すのは、AI ツールの価値は「何を代替するか」よりも「何から解放されるか」で測るべきだという洞察です。

コードを書く行為は多くの開発者にとって本質的な喜びであり、完全に AI に置き換えたいとは思わないでしょう。しかし、リリース作業の雑務は違います。それは必要だが楽しくない、重要だが創造的でない作業です。

こうした「コードの周辺」にこそ、AI の出番があります。そして、その領域から解放されることで、開発者は本当に情熱を注ぎたい問題解決に集中できるのです。

あなたの開発フローにおいて、「小さいけれど集中を削る作業」は何でしょうか？ それを特定し、AI に任せる実験を始めてみてください。半年後には、Rapls さんと同じ発見があなたを待っているかもしれません。