タイトル：

コードを一瞬で日本語化！Noteshelf AIでEVシミュレーターの仕様書を作成

概要：

作成したJavaScriptの計算ロジックを「Noteshelf AI」に読み込ませてみたら…！？難解なコードが一瞬で美しい日本語の仕様書に変換された感動の記録です。

独自シミュレーターの「脳みそ」が完成

現在開発中の「ARIYA B6 2WD 航続距離シミュレーター」。 前回、私自身のリアルな実測データ（街乗り: 5.0km/kWh、高速: 7.0km/kWhなど）をベースに、外気温や乗車人数・積載量（愛犬の同乗など）の補正係数を掛け合わせる独自の計算ロジックをJavaScriptで完成させました。

しかし、コードが組み上がっていくにつれ、「あれ、この変数は何の計算だっけ？」「補正のパーセンテージはいくつにしたっけ？」と、後から見返した時にパッと直感的に理解しづらくなってくる問題が発生しました。

閃き：Noteshelf AIにコードを読ませてみる

ここでふと、普段愛用しているノートアプリ「Noteshelf」のAI機能が使えるのではないかと思いつきました。 試しに、エディタ上のJavaScriptコードを丸ごとコピーし、Noteshelfの今日のページにペースト。そして Noteshelf AI」を使って内容の要約 をリクエストしてみました。

完璧な「日本語仕様書」が爆誕！

結果は驚くべきものでした。AIはJavaScriptの構文を正確に読み取り、以下のような見事な日本語のドキュメント（仕様書）を瞬時に作成してくれたのです。

概要 このシミュレーターは、ARIYA B6 2WDの航続距離を予測するための関数です。バッテリー残量、外気温、ルートタイプ、積載量を考慮して、実際の走行距離を計算します。

計算の流れ

1. バッテリー残量の計算: 総バッテリー容量（66 kWh）に基づく現在量の計算。
2. ベースの電費の決定: ルートタイプに応じた基本電費（km/kWh）の設定。
3. 外気温・積載の補正: 気温による悪化率（10℃未満で15%悪化など）、乗車人数や犬（28kg）による電費への影響を調整。

まさに感動体験です！ 変数名（tempCelsius や payload など）の意図を完璧に汲み取り、「2人と犬（28kg）で5%悪化」といった具体的な補正要因まで、誰が読んでも分かる美しい日本語テキストとして整理してくれました。

開発の強力なアシスタント

プログラミングにおいて、「自分が書いたコードの仕様をドキュメントに残す」というのは非常に面倒な作業ですが、この方法なら一瞬で終わります。 完成した要約テキストは、そのまま開発の備忘録としてNoteshelfに保存。これから作るフロントエンド（入力画面）のUI設計にも大いに役立ちます。

最新のAIツールを組み合わせることで、個人開発の生産性はここまで上がるのかと実感した出来事でした。次回は、この仕様書をもとにスマホ用の入力コックピット画面を作っていきます！

🎙️ この記事の音声解説 AI（NotebookLM）による対話形式の解説です。

🎙️ この記事の音声解説 AI（NotebookLM）による対話形式の解説です。

（執筆協力：Gemini / 編集・監修：古老）