はじめに
NetSuiteの拡張開発（SuiteScript）で、AIを本格的に使ってみています。
よく言われる「AIで開発が楽になるのか？」という話について、
実際に手を動かして検証してみた形です。
結論を先に書くと、
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コード生成はかなり実用レベル
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ただしシステムとしてまとめるのは別問題
という、ある意味で分かりやすい結果でしたね。
この記事では、単なる感想ではなく、
「どこまで使えたか」「どこで詰まったか」を具体的に書いていきます。
SuiteScript × AI はかなり戦える
まず前提として、SuiteScriptはJavaScriptベースです。
この時点でAIとの相性はかなり良いです。
実際に試した範囲だと、以下はほぼ問題なく生成できました。
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Client Scriptでの入力制御
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User Event Scriptでの登録時処理
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簡単な検索（search API）の組み立て
2026年3月時点では、APIバージョン差異（2.0 / 2.1）で多少のズレはありますが、
そこは修正前提で見れば大きな障害にはなりません。
体感としては、
「ドキュメント見ながら書く作業」はほぼ置き換え可能
というレベルです。
意外と使えたポイント
今回やってみて、想定よりも使えたポイントがいくつかありました。
① NetSuite独特のAPIでもそれなりに通じる
SuiteScriptのAPIはややクセがありますが、
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N/search -
N/record -
N/runtime
あたりは、そこそこ精度高くコードが出てきました。
完全一致ではないにしても、「叩き台」としては十分使えます。
② エラー原因の切り分けが速い
これが一番体感的に効きました。
例えば、
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なぜこの検索が0件になるのか
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なぜこのフィールドが取得できないのか
といった詰まりポイントに対して、ログやコードを投げると、
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フィルタ条件の誤り
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権限の可能性
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フィールドIDの不一致
など、調査の当たりをつけてくれるのが速いです。
完全に正解でなくても、「次に何を疑うか」が分かるだけでかなり楽になります。
③ 設計の壁打ち相手として使える
これは副次的な発見でした。
最初はコード生成目的で使っていたのですが、
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この設計で問題ないか
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別の持ち方はあるか
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将来的に詰まりそうな点はどこか
といった問いに対して、意外とまともな返答が返ってきます。
もちろん鵜呑みにはできませんが、
「一人で考えている状態」からは確実に抜けられる
という意味で、かなり使えました。
システム化しようとすると途端に崩れる
一方で、複数機能をつなげて「システム」として成立させようとすると、急に難しくなります。
試しに、
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入力 → チェック → 登録 → 後続処理
という一連の流れをまとめて作ろうとしたところ、以下の問題が出ました。
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前提条件がズレる
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データ構造が一貫しない
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例外処理が抜ける
個々のコードはそれっぽいのに、
全体として整合が取れない状態になります。
何がボトルネックだったのか
振り返ると、原因は技術というより設計にありました。
① 業務前提が伝わっていない
業務上は当たり前のルールでも、AIには共有されていません。
その結果、
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想定外の入力を許容する
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実際には存在しない分岐を作る
といったズレが発生します。
② データ設計の不在
機能ごとにコードを作っていくと、
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フィールドの定義が揺れる
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データの持ち方が統一されない
という問題が出ます。
これは完全に設計不足でした。
③ 粒度のコントロールが難しい
「全部作ってください」と投げると、
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抜け漏れがある
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微妙に使えない
というアウトプットになります。
逆に細かすぎても、ただの部品になります。
この「ちょうどいい粒度」を見つけるのが難しいと感じました。
試行錯誤して見えてきたやり方
いくつか試して、比較的うまくいった進め方です。
① 先に設計をテキストで固める
いきなりコードを書かせるのではなく、
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データ構造
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処理フロー
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制約条件
を整理してから渡すようにしました。
この一手間で、出てくるコードの質が明らかに変わります。
② AIを「レビュー役」に回す
コード生成だけでなく、
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この設計の問題点
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想定されるバグ
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改善案
を出させるようにしました。
完全ではないですが、見落とし防止にはかなり効きます。
③ 小さく作って接続する
システムを一気に作るのではなく、
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機能単位で実装
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動作確認
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後から接続
という流れに変えました。
結果的にこの方が安定します。
まとめ
今回やってみた感触としては、
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コード生成はかなり実用的
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デバッグ支援は想像以上に強い
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設計なしでシステム化は難しい
というバランスでした。
特に印象的だったのは、
コードを書くよりも「何を作るか決める方」がボトルネックになる
という点です。
おわりに
AIを使えば開発がすべて楽になる、というよりは、
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実装は速くなる
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ただし設計の重要性はむしろ上がる
という方向に変化していると感じました。
現時点では、
「AIに任せる」ではなく「AIを使って詰める」
という使い方が一番しっくりきています。
