注意: 本記事の検証パートはシミュレーションです。実際の測定結果ではありません。

3行要約

  • Claude Codeの動作をFigmaのようなキャンバス上で可視化し、直感的な操作を可能にするツール
  • ターミナル上の複雑なコード変更履歴やAIの思考プロセスを「図解」として把握できる
  • 大規模なリファクタリングや、複数ファイルにまたがる修正のレビュー効率を劇的に改善する

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このツールは何か

「Inspector」は、一言で言えば「AIエージェントのためのダッシュボード兼キャンバス」です。 最近、Anthropicが発表したターミナルベースのAIツール「Claude Code」が大きな話題を呼んでいますが、多くのエンジニアが感じている課題が一つあります。それは「ターミナル上での大規模な変更は、全体像を把握しにくい」という点です。

元SIerのエンジニアとして、私も長年コードレビューやシステム設計に携わってきましたが、AIが数百行のコードを一度に書き換える際、その変更がシステム全体にどう波及するのかをターミナルのログだけで追うのは至難の業です。 Inspectorは、この課題を解決するために登場しました。Product Huntでの説明に「Figma for Claude Code」とある通り、AIが行ったコード変更やファイルの依存関係を、まるでデザインツールのようにキャンバス上に展開してくれます。

開発の背景には、AIによる自動プログラミングが進化する一方で、人間がそのプロセスを監視・制御するための「インターフェース」が不足しているという現状があります。Inspectorは、AIという「見えないプログラマー」が今何を考え、どのファイルをどういじっているのかを透明化するためのツールなのです。

具体的には、AIが提案した複数の修正案を並べて比較したり、特定の関数が他のモジュールに与える影響をグラフで表示したりする機能が含まれています。これにより、開発者はCLI（コマンドラインインターフェース）のスピード感と、GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）の俯瞰性の両方を手に入れることができるわけですね。

なぜ注目されているのか

Inspectorがこれほどまでに注目を集めている理由は、現在のAI開発ツールにおける「ラストワンマイル」を埋める存在だからです。 競合となるツールとしては、CursorやWindsurfといったAI統合型エディタ（IDE）が挙げられます。これらも非常に優秀ですが、あくまで「エディタの中のAI」という枠組みです。

一方で、Claude CodeのようなCLIツールは、エディタに縛られず、既存のあらゆる開発環境（Vim、Emacs、VS Codeなど）と組み合わせて使える柔軟性があります。しかし、CLIには「視認性の限界」という弱点がありました。 Inspectorは、この「CLIの柔軟性」を保ったまま、ブラウザベースの強力な「可視化レイヤー」を追加します。

技術的な特徴としては、AIの実行ログをリアルタイムでパース（解析）し、コードの抽象構文木（AST）と照らし合わせながら、視覚的なフローチャートやコンポーネント図を生成する点が挙げられます。単にコードを表示するだけでなく、「ここを直すとあそこに影響が出る」というインパクト分析を視覚的に行えるのが、これまでのツールとの大きな違いです。

正直なところ、エンジニアにとって「AIに任せきりにするのは不安だが、かといって一行ずつチェックするのは面倒」というジレンマは常にあります。Inspectorは、その不安を「見える化」によって解消しようとしている。このアプローチが、多くのプロフェッショナルな開発者の心に刺さっているのだと思います。

検証シミュレーション：実際に使ってみた

ここからは、私が実際にInspectorを導入し、既存のPythonプロジェクトのリファクタリングを行ったという想定で、その使用感を紹介していきます。

環境構築

まずはInspectorのCLIツールと、Python用のコネクタをインストールします。

# Inspector本体のインストール（架空のコマンドです）
pip install inspector-ai-core
pip install inspector-python-extension

# Claude Codeとの連携設定
inspector init --provider claude-code

セットアップ自体は非常にスムーズで、既存のプロジェクトディレクトリで inspector start を叩くだけで、ローカルサーバーが立ち上がり、ブラウザでダッシュボードが開く仕組みでした。

基本的な使い方

今回は、私が過去に作成した「スクレイピングデータの整形スクリプト」を、よりモジュール化された構造にリファクタリングさせる指示を出してみました。

# inspector_session.py（Inspectorを制御するためのスクリプト例）
from inspector_ai import InspectorSession
from claude_code_wrapper import ClaudeAgent

# セッションの開始
session = InspectorSession(project_path="./data_cleaner")

# AIエージェントの初期化
agent = ClaudeAgent(api_key="your_api_key")

# Inspectorのキャンバス上でタスクを定義
task = "現状のcleaner.pyを、読み込み・加工・出力の3つのクラスに分割してリファクタリングして"

# 実行中のプロセスをInspectorに送信しながら処理
with session.monitor():
    response = agent.execute(task)
    print("AIの提案:", response.summary)

# 変更内容を確定する前にキャンバスで確認
session.open_visual_diff()

実行結果

ターミナルでは、Claude Codeがファイルを読み込み、次々とコードを生成していくログが流れます。しかし、ブラウザ側のInspector画面では、以下のような出力が表示されました（架空のイメージです）。

[Inspector Canvas Output]
+-----------------------------------------------------------+
|  cleaner.py (Original)  ----分割提案---->  [New Structure]  |
|                                         |                 |
|  [Loader Class] <--- dependency --- [Processor Class]     |
|         |                               |                 |
|         +-------------------------------+---- [Exporter]  |
|                                                           |
|  変更箇所： 152行を削除、3つの新ファイルに210行を追加        |
|  循環参照リスク： 低 (0.1%)                                |
+-----------------------------------------------------------+

このように、AIが「どの関数をどのクラスに移動させたのか」が矢印で可視化されます。 特に驚いたのは、リファクタリングによって影響を受けるテストコードの箇所もハイライトしてくれた点ですね。

応用例

さらに応用的な使い方として、大規模なソースコードの「依存関係マップ」の作成も試してみました。 特定の関数名をInspector上でクリックすると、その関数を呼び出している全箇所が線で結ばれ、さらにAIに対して「この関数の引数を変更した場合、プロジェクト全体で修正が必要な箇所をリストアップして」といった指示を、キャンバス上のノード（図）を直接選択しながら行うことができました。

これは、従来の「検索して置換」という作業を、より高度なレベルで、かつ直感的に行える体験です。

メリット・デメリット

実際に（シミュレーション上で）使ってみて感じたメリット・デメリットを整理します。

メリット

  • 圧倒的な把握スピード: 数千行に及ぶ変更内容も、図解のおかげで数秒で「何をやろうとしているか」が理解できます。
  • レビュー精度の向上: AIがうっかり見落としがちな依存関係の破壊を、視覚的に見つけることができます。
  • 非エンジニアとの共有: 「ここをこう直しました」という説明を、コードではなく図で見せられるため、チーム内のコミュニケーションが円滑になります。
  • CLIの良さを殺さない: エディタを強制されないため、自分の好きな環境で開発を続けられるのが嬉しいポイントです。

デメリット

  • ブラウザを行き来する手間: ターミナルとブラウザを交互に見る必要があり、デュアルモニター環境でないと少し煩わしいかもしれません。
  • リソース消費: 大規模なプロジェクトを解析する際、バックグラウンドでのグラフ生成にPCのメモリをそれなりに消費します。

どんな人におすすめか

Inspectorは、以下のような方々に特に刺さるツールだと思います。

  1. Claude Codeをメインに使いたいエンジニア: CLIのパワーを最大限活かしつつ、視認性の弱点を補いたい方に最適です。
  2. レガシーコードのリファクタリング担当者: 複雑に絡み合ったコードを、AIを使って解きほぐしたい場合、可視化機能は必須と言えます。
  3. テックリード・レビュアー: チームメンバーがAIを使って生成したコードの妥当性を、スピーディーにチェックしたい立場の人。
  4. AIエージェントの挙動を深く理解したい学習者: AIがどのようにコードを解釈し、構造化しているのかを視覚的に学ぶことができます。

逆に、数行程度のスクリプトをサクッと書くだけなら、ここまでのツールは過剰かもしれません。

私の評価

個人的な評価は、星5つ中の ★★★★☆ (星4つ) です。

正直なところ、最初に「Figma for Code」と聞いたときは、「また派手なだけのツールかな？」と少し疑っていました。ですが、実際にそのコンセプトを体験してみると、AI開発における「可視化」がいかに重要かを痛感させられます。

これまでは、AIが書いたコードを「信じるか、必死に読むか」の二択でした。しかし、Inspectorがあれば「見て理解する」という第三の選択肢が生まれます。これは、開発者の心理的ストレスを大幅に軽減してくれるはずです。

星を一つ減らした理由は、まだエコシステムが発展途上である点です。今後、VS Codeの拡張機能として完全に統合されたり、より多くのAIモデル（GPT-4oやLocal LLMなど）に対応したりすることを期待しています。 しかし、この方向性は間違いなく「次世代の開発スタイル」のスタンダードになるでしょう。皆さんも、AIとの共同作業をより楽しく、安全にするために、ぜひ一度試してみてください。

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