Qwenのデバッグ力をコード修正で検証｜実務適用に欠かせない的確な指示手法

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。

✍️Qwenでデバッグをするときの2つのポイント

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

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

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。

⭐YoomはGitHubやJiraを使った業務を自動化できます

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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。

🖊️Qwenでデバッグする方法

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。

公式Qwen Chat（ブラウザ版）

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。

IDE拡張機能（VS Codeなど）

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。

ローカル環境（Ollama + Open WebUIなど）

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。

🤔検証：Qwen Chatでデバッグしてみた

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。

検証内容とプロンプト

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。

検証結果と考察

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】

【コード比較】

※左側：修正版／右側：修正前

生成された結果から、以下のことがわかりました。

• ゲーム自体は正常に動作するようになり高いコーディング性能が証明された
• 外部ライブラリ（p5.js）が無断で導入され別の文法にすり替えられた
• ブロックの形や色といった、元のゲーム仕様まで変更されてしまった
• AIには「問題ない箇所はそのまま残す」という人間の感覚がない

Qwenのコーディング性能は非常に高く、エラーで動かなかったブロック崩しゲームを正常に動作させることには成功しました。
しかし、今回のQwenでのデバッグ検証において、運用上の重大な課題も浮き彫りになりました。
「動作しない箇所を指摘し、修正してください」という概要だけを伝えるプロンプトで指示した結果、バグのみの修正にとどまらず、プログラム全体が全く別の文法に書き換えられてしまいました。
さらに、元のゲーム仕様まで変更され、バグ修正ではなく事実上の「完全な作り直し」となっています。AIには「問題なく動いている箇所は変更しない」という前提は通用しません。
そのため、Qwenでデバッグを行う際は、バグがある箇所を明確に指定し、「該当箇所のみを修正すること」を具体的に指示することが重要です。

📉まとめ

本記事では、コーディング特化のAIモデルであるQwenの特徴やArtifacts機能、そして実際のQwenでのデバッグ検証結果について解説しました。
Qwenのデバッグ性能は非常に強力ですが、意図しないコードの全面書き換えを防ぐためには、修正箇所を明確に指示する的確なプロンプトが不可欠であることがわかりました。
また、AIでバグ修正を高速化した後は、情報共有やチケット起票といった付随タスクの自動化も重要です。
Yoomを活用してGitHubやJiraなどの開発ツールを連携させれば、チーム全体の生産性向上に繋がります。
ぜひQwenとYoomを組み合わせ、より効率的な開発環境を構築してみてください。

⭐Yoomでできること

Qwenを使ってコードを修正し、デバッグを完了させた後、その修正内容を実際のプロジェクト管理やチームへの共有に反映させる際、Yoomを活用するとさらに便利です。
Yoomは、GitHub、Slack、Jira、Backlogなど、開発現場で日常的に使われている多くのツールとAPI連携し、情報の受け渡しをノーコードで自動化できます。

例えば、「GitHubに新しいIssueが作成されたら、JiraやBacklogにも課題として自動登録する」といった連携フローを作成できます。
これにより、プロジェクトマネージャーやチームメンバー全員が、バグの内容や緊急度をスムーズに把握できるようになり、誰が修正を担当するかの割り振りや進捗管理も簡単になります。

以下のようなフローボットテンプレートを活用して、バグ管理の自動化を始めてみてください。

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【出典】

Qwen Chat／GitHub - QwenLM/qwen-code: An open-source AI agent that lives in your terminal.／Qwen2.5-Max: Exploring the Intelligence of Large-scale MoE Model | Qwen／GitHub - QwenLM/Qwen3-Coder: Qwen3-Coder is the code version of Qwen3, the large language model series developed by Qwen team.／EvalPlus Leaderboard／Open-Source vs. Commercial Coding Assistants: A 2025 Comparison of DeepSeek R1, Qwen 2.5 and Claude 3.7