【リプレイス作業の工数40%削減を実現】AIツール『Cline』導入の実践レポート

ツール導入前の課題

当社のあるプロジェクトで、レガシーシステムからReactへのフロントエンド移行作業において、開発工数が肥大化する課題を抱えていました。

主要課題：開発工数の増大

以下の要因により、想定以上の工数が必要となっていました。

1. API統合の複雑性による作業負荷

   • 2画面で約40個のAPIエンドポイントの管理が必要
   • 各APIレスポンスに平均20〜30個のプロパティ（最大約100個）
   • これらすべてに対する型定義を手動で作成する必要があり、膨大な作業時間が発生
   • 未使用プロパティの混在により、さらに作業が複雑化

2. 繰り返し作業による非効率性

   • 類似パターンのコンポーネントを都度実装
   • テストコードの基本構造を毎回作成
   • 定型的な処理の重複実装

3. 品質担保のための追加工数

   • 手動実装によるヒューマンエラーの修正時間
   • レビューと修正のサイクルの長期化

導入により実現したい目標

開発工数の削減を最優先課題として、以下の改善を目指しました。

1. 型定義作成の自動化

   • 40個以上のAPI × 平均20〜30個のプロパティという膨大な型定義作業を自動化
   • APIレスポンス(json)から直接TypeScript型を生成し、手動作業を排除

2. 定型作業の効率化

   • 類似コンポーネントのテンプレート化と自動生成
   • 繰り返しパターンの自動実装による作業時間短縮

3. テスト実装の高速化

   • テストコードの基本構造を自動生成
   • 初期実装時間を大幅に削減

これらの課題解決により、開発生産性の向上と品質の安定化を目標としていました。

導入検討時点では、AIエージェントツールは市場に登場し始めたばかりの段階でした。当時利用可能だった選択肢は限定的で、GitHub Copilotのコード補完機能が主流となっている状況でした。

そのため、本格的な比較検討は実施せず、以下の観点からClineの導入を決定しました。

改善したかった課題の解決度

当初の課題に対して、以下の改善を実現しました。

• 開発工数の増大：従来手法の想定見積もり工数と比較して40%の削減を達成
• API統合の複雑性：型定義の自動生成により作業時間を約15倍高速化
• 品質の安定性：テンプレート活用による実装の標準化を実現

どのような成果が得られたか

開発工数を約40%削減できたことが最大の成果です。事前の見積もりと実績を比較し、具体的な効果を測定しました。

• 事前見積もり（従来手法の場合）

  • (概算)想定工数：約50日
  • 主な作業：手動での型定義作成、コンポーネント実装、テストコード作成

• 実際の結果（cline活用）

  • 実績工数：約30日で完了
  • 差分：約20日短縮（40%の効率化）

何がこの差を生んだのか？

最も効果が大きかった作業は以下の3点です。

1. 型定義の自動生成（APIレスポンスからTypeScript型への変換）
   • 40個以上のAPIに対する型定義作成時間を大幅短縮
2. 定型的なコンポーネントの効率的な生成
   • 類似パターンの実装時間を約6分の1に短縮
3. テストコード基盤の迅速な構築
   • テンプレート生成により初期実装時間を削減

⚠︎成果に関する留意事項

20日の工数削減には、Cline以外の要因も含まれています。

• その他の改善要因
  • プロジェクトの習熟度向上
  • 既存コードパターンの蓄積と再利用
  • 共通コンポーネントの活用

また、工数見積もりの甘さも起因してる可能性がありますが、 これらの複合的な要因を考慮しても、Clineが生産性向上の主要な要因であったことは明確です。

まずは小規模なプロジェクトで試験導入し、効果を測定することをお勧めします。 その後、チーム全体でツールの使い方やベストプラクティスを共有することが重要です。生成されたコードのレビュー体制を整え、最後は、必ず人の目で品質を確保することも忘れずに行いましょう

技術の進化は非常に速く、現在ではCline以外にも優れた選択肢が存在します。現在私が主に活用しているのは、Claude CodeとCodexです。これらのツールは、Clineの経験を活かしながら、より高度な機能を提供しています。 ツール選定の際は、最新の情報を確認し、自社の開発環境や要件に最適なものを選択することが重要です。