AI生成コードの品質確保は
従来と異なるレビューアプローチが必要
SE視点でのAI生成コードの特性理解とレビュー観点の刷新
一貫性チェック
AIは仕様全体を理解していても実装の一貫性を欠くことがある。設計書と実装の整合性を重点的に検証
セキュリティ脆弱性
AI生成コードに潜む一般的な脆弱性（特にSQL注入、XSS）の確認と対策パターンのチェック
パフォーマンス最適化
AIはしばしば「動くコード」を優先し最適化を後回しにする。N+1問題やメモリ効率などを検証
ドキュメント整合性
AI生成コードとドキュメント（コメント含む）の一貫性検証。特にAPI仕様書との整合性に注目
コード生成・基本テスト
品質検証・意思決定
MVC分離検証
セキュリティレビュー
パフォーマンステスト
Cursorの「コード説明」機能を活用して、AIが意図した設計と実装の整合性を検証することで効率的なレビューが可能に
EcoMarketの品質基準達成率：87%（従来比+23%）
SE向けAI開発技術レクチャーシリーズ
仕様駆動開発でコード品質を担保
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