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プログラミングを行っている際、「コードがなぜか動かない」「エラーログを見ても原因が特定できない」といった問題に直面し、解決までに数時間を費やしてしまった経験はないでしょうか。
これまでは、エラーメッセージを頼りに検索エンジンで解決策を探したり、QAサイトで類似の事例を調査したりするのが一般的なデバッグ手法でした。
しかし、生成AI技術の進歩により、こうしたトラブルシューティングの常識が大きく変わりつつあります。
AIの中でも、Alibaba Cloudが開発した大規模言語モデル「Qwen（クエン）」には、コーディングに特化した「Qwen3-Coder」などのモデルがあり、高いコード理解力と修正能力で注目を集めています。
本記事では、Qwenのコーディング特化モデルでデバッグを行い、その性能を検証していくので、ぜひ参考にしてみてください。
Alibaba Cloudが提供するQwenシリーズは、世界的に高い評価を受けている大規模言語モデルですが、その中でも開発者にとって強力な武器となるのがコーディング特化モデルと、それを支えるプレビュー機能です。
ここでは、それぞれの特徴について解説します。
Qwen-Coderは、Alibaba Cloudが開発・公開している「Qwen」シリーズの中でも、特にプログラミングコードの生成や理解、デバッグに特化してトレーニングされたモデルです。
膨大な量のソースコードや技術ドキュメント、数学的データセットを学習しており、Python、JavaScript、Java、C++など多数のプログラミング言語に対応しています。
このモデルの最大の特徴は、単にコードを生成するだけでなく、コードの文脈やロジックを深く理解する能力に優れている点です。
高い推論能力があり、複雑なアルゴリズムの実装や、既存コードに含まれる潜在的なバグの特定、さらにはリファクタリングの提案までできます。
一般的な汎用LLMと比較しても、コーディングタスクにおいては世界最高レベルのベンチマークスコア（Qwen2.5-Coder-32B-Instruct: HumanEval：92.1%／Qwen3-Coder: SWE-bench Verified 69.6%）を記録するなど、その実力は折り紙付きです。
Artifacts（アーティファクト）機能とは、Qwen Chatのインターフェース上で利用できる、生成コードの即時プレビュー機能のことです。
通常、AIにWebアプリのコード（HTML、CSS、JavaScriptなど）を生成させた場合、動作を確認するためには、一度コードをコピーし、ローカル環境のテキストエディタに貼り付け、ファイルを保存してからブラウザで開くという手順が必要です。
しかし、Artifacts機能を利用すれば、チャット画面のすぐ横に独立したウィンドウが表示され、そこで生成されたコードが即座にレンダリングされます。
インタラクティブなWebアプリやゲーム、データ可視化のグラフなどを、チャットを離れることなくその場で動かして確認することが可能です。
これにより、「修正を依頼する」→「プレビューで確認する」→「再度修正を依頼する」というサイクルを高速に回すことが可能になり、フロントエンド開発やプロトタイピングの効率化につながります。
Qwenのような高性能なAIを活用することで、コードのバグ修正やデバッグ作業そのものは高速化されます。
しかし、開発の現場では修正した内容をチームメンバーに共有したり、バグ管理ツールにチケットを起票したり、修正完了をチャットツールで報告したりといった、周辺の事務的な作業もあります。
こうしたルーチンワークは、積み重なるとエンジニアの貴重な時間を奪う原因となります。
Yoomを使えば、API連携などの専門知識がなくても、GitHubやSlack、Jiraなどのツールを連携させ、独自の自動化フローを構築できます。
例えば、チャットツールで報告されたバグ情報を自動的にGitHubのIssueとして起票したり、Issueの内容をAIが要約して管理台帳を更新したりといったフローが簡単に実現可能です。
AIによるデバッグ効率化とYoomによる業務自動化を組み合わせて、開発チーム全体の生産性をさらに高めませんか。
■概要
Slackでメッセージが投稿されたらGitHubでIssueを作成するフローです。
■このテンプレートをおすすめする方
1.業務でSlackを利用する方
・業務のやり取りをSlackで対応している方
・タスクの割り振りをSlackからメンバーに共有している方
2.タスク管理ツールとしてGithubを利用する方
・Githubでバージョン管理を効率化したいエンジニアの方
・開発業務のタスクをGithubで管理しているプロジェクトマネージャー
■このテンプレートを使うメリット
Githubは業務で発生した課題をIssueとして作成することができ、問題の可視化や共有に役立ちます。
しかし、GithubへのIssueの作成は手動で行う必要があり、Issueの作成漏れが発生するリスクがあります。
このテンプレートは、Slackに投稿されたメッセージを元にGithubでIssueを作成することができます。
業務のやり取りで発生したチャット内容を元にIssueを作成できるため、ツール間を行き来する必要がなくなり、タイムリーな対応が可能です。
■注意事項
・Slack、GitHubのそれぞれとYoomを連携してください。
・AIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
・チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
・トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
・プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
■概要
GitHubのIssueが作成されるたびに、その内容を一つひとつ確認し、要点を把握する作業に手間を感じていませんか。特にプロジェクトが大規模になると、Issueの管理が煩雑になりがちで、対応の遅れや見落としにも繋がりかねません。このワークフローを活用すれば、GitHubで新しいIssueが作成された際に、AIが自動で内容を要約しIssueを更新するため、こうした課題を解消できます。Issue管理の効率化によって、開発プロセスをより円滑に進めることが可能です。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
Qwenの高度なモデルを使ってデバッグを行うには、いくつかのプラットフォームや方法が存在します。
開発環境やセキュリティ要件、利用シーンに合わせて最適な方法を選択することで、より効果的にデバッグを進めることができます。
ここでは代表的な3つの方法について詳しく解説します。
最も手軽かつ迅速にQwenの能力を試せるのが、公式に提供されているWebブラウザ版のQwen Chatを利用する方法です。
特別な環境構築やインストール作業は一切不要で、ブラウザからアクセスし、アカウントを作成するだけですぐに利用を開始できます。
この方法の最大のメリットは、前述した「Artifacts機能」が標準で利用できる点にあります。
HTMLやJavaScriptなどのフロントエンドコードを含むバグ修正を行う際、修正結果をその場でプレビューできるため、視覚的な確認が必要なデバッグにおいて非常に強力です。
また、新しいモデルが公開されると自動で展開されるため、ユーザーはモデルのアップデートを気にすることなく、より高性能のAIを利用できます。
普段の開発フローを崩さずにQwenの支援を受けたい場合は、Visual Studio Code（VS Code）などの統合開発環境（IDE）に拡張機能をインストールする方法がおすすめです。
公式またはコミュニティによって開発された「Qwen」または「Alibaba Cloud AI Coding Assistant」等の拡張機能を導入することで、エディタ内で直接Qwenの機能を利用できるようになります。
この方法の利点は、開発中のプロジェクトファイルやディレクトリ構造をAIがコンテキストとして認識しやすい点です。
ブラウザ版ではコードの断片をコピー＆ペーストする必要がありますが、IDE拡張版では開いているファイル全体や関連するコードを参照しながら、より精度の高いデバッグ提案を受けることができます。
また、コード補完機能や、エディタ内のチャットウィンドウでの対話的な修正依頼も可能です。
大規模なプロジェクトの一部を修正する場合などに特に威力を発揮します。
企業の方針やセキュリティ上の理由から、社外秘のソースコードをクラウド上のサービスに送信することが難しいケースもあります。
そのような場合に最適なのが、ローカル環境でQwenモデルを動作させる方法です。
「Ollama」などのLLM実行ツールを使用することで、自分のPC（ローカル環境）内にQwen3-Coderなどのモデルをダウンロードし、オフラインに近い状態で推論を実行できます。
さらに、「Open WebUI」などのユーザーインターフェースツールを組み合わせることで、ブラウザ版に近いチャット体験をローカルで再現することも可能です。
この方法であれば、機密情報を含むコードであっても外部に流出するリスクを極限まで抑えながら、AIによるデバッグ支援を受けることができます。
高性能なマシンスペック（特にGPUメモリ）が必要になりますが、データの安全性を最優先するプロジェクトにおいては、この運用方法が最も推奨されます。
それでは実際に、Qwen ChatでArtifacts機能を使い、Webアプリケーションのバグ修正を行ってみます。
今回は、検証用としてWebブラウザで動作するシンプルな「ブロック崩しゲーム」を題材にします。
ただし、このコードには意図的に重大なバグを仕込んであります。
Qwen3-Coderがこれらのバグを特定し、修正して正常に動作させることができるかを検証します。
【利用プログラム（バグあり）】
【検証プロンプト】
添付したHTMLコードは、ブロック崩しゲームですが、正しく動作しません。
ゲーム内で正しく動作しない箇所を指摘し、修正してください。
上記のようにバグ修正を依頼したところ、以下のようになりました。
【チャットとArtifacts画面】
