すぐに試せるプロンプト例
「レガシーコード（古いプログラムコード）の問題点を3つ挙げ、それぞれの改善案を提案してください。」
レガシーコードのリファクタリングにおけるAIの支援
1. コード分析と問題点の特定
生成AIの使い方として、まずレガシーコードの分析から始めましょう。AIは膨大なコードを短時間で読み取り、潜在的な問題点や非効率な部分を特定することができます。例えば、以下のようなプロンプトを使用できます：
「このJavaコードの問題点を分析し、改善が必要な箇所を3つ挙げてください。」
AIは、重複したコード、複雑すぎる関数、古い技術の使用などの問題を指摘してくれるでしょう。これにより、人間の開発者が見落としがちな細かい問題点も発見できます。
さらに、AIに特定の部分のコードレビューを依頼することもできます：
「この関数の効率を改善するための提案を3つ挙げてください。」
このように、AIを活用することで、コード分析の時間を大幅に短縮し、より多くの問題点を見つけることができます。
2. リファクタリング案の提案
問題点が特定されたら、次はその改善案を考える段階です。ここでもAIの支援を受けることができます。生成AIの使い方として、具体的なリファクタリング案を求めるプロンプトを使用しましょう：
「この関数をより読みやすく効率的にするためのリファクタリング案を提示してください。」
AIは、コードの構造改善、命名規則の統一、最新のプログラミング技術の適用など、様々な観点からリファクタリング案を提案してくれます。これらの提案を参考に、人間の開発者がコードを改善していくことができます。
また、特定の問題に焦点を当てたリファクタリングを依頼することも可能です：
「このコードのパフォーマンスを改善するための具体的な方法を3つ提案してください。」
AIの提案を基に、開発者はより効率的にリファクタリングを進めることができます。
3. テストケースの生成と検証
リファクタリングを行った後は、変更したコードが正しく動作することを確認する必要があります。ここでもAIの支援を受けることができます。生成AIの使い方として、テストケースの生成を依頼するプロンプトを使用しましょう：
「この関数のテストケースを5つ生成してください。エッジケース（境界値や特殊なケース）も含めてください。」
AIは、様々な入力パターンを考慮したテストケースを提案してくれます。これにより、人間が見落としがちな特殊なケースも含めた包括的なテストが可能になります。
さらに、テスト結果の解析にもAIを活用できます：
「これらのテスト結果を分析し、残っている問題点や改善の余地がある箇所を指摘してください。」
AIの分析結果を基に、さらなる改善を行うことで、より堅牢なコードを作成することができます。
以上のように、生成AIを活用することで、レガシーコードのリファクタリングをより効率的かつ効果的に進めることができます。AIは人間の開発者を支援するツールとして非常に有用ですが、最終的な判断や決定は人間が行うことが重要です。AIの提案を参考にしつつ、プロジェクトの目的や要件に合わせて適切なリファクタリングを行っていくことが、成功への鍵となるでしょう。
