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 AIやテクノロジーのトレンドを届けるPodcast。平日毎朝6時配信。朝の通勤時間や支度中に情報キャッチアップとして聞いてほしいのだ。(MC 月:春日部つむぎ、火水木:ずんだもん、金:お嬢様ずんだもん)
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  • 私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250704

    私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250704
    Jul 3 2025
    関連リンク Claude CodeではじめるAgentic Coding入門 この記事では、AIが自律的にプログラミングを行う新しい開発手法「Agentic Coding（エージェンティック・コーディング）」について、その概念から具体的なツールの利用事例、そしてそこから得られた学びまでを、新人エンジニアにも分かりやすく解説しています。 Agentic Codingとは？ AIエージェントが、人間から与えられた抽象的な指示（プロンプト）を基に、自分で計画を立て、コードを書き、テストし、結果を評価して修正するという一連の作業を「自律的に」進めるコーディングスタイルです。人間は、AIに対して大まかな方向性を示す「総司令官」のような役割を担います。 Vibe Codingとの違い これまでの「Vibe Coding（バイブ・コーディング）」は、人間が自然言語でAIに具体的な指示を出し、AIが生成したコードを人間が確認・修正するという、人間が「副操縦士」として逐一介入するスタイルでした。Agentic Codingは、この「人間による都度の指示」を最小限にし、AIの自律性を高めたものです。ただし、Agentic Codingの初期段階でAIに作業を慣れさせる「手懐け」のフェーズでは、Vibe Codingのように人間が細かく指示を出す場面もあります。 Claude Codeについて 「Claude Code」は、このAgentic Codingを実現するAIエージェント型のコーディング支援ツールです。ターミナル上で動作するCLIツールであるため、様々な開発環境で利用しやすいのが特徴です。最近では、開発効率を高めるIDE（統合開発環境）との統合も進んでおり、IntelliJのようなツールでも快適に使えるようになりました。使い放題の定額プラン「Claude Max」の登場により、利用者がより積極的にAIを活用できるようになっています。 実務から学んだこと 実際に業務でClaude Codeを使ってみて、効果的にAIを活用するための重要なポイントが見えてきました。 探索空間を絞る: AIに任せる作業範囲を具体的に限定することで、作業の精度が高まります。特に、同じような修正を大量に行う「横展開」の作業では、AIのスピードが大きな助けになります。Plan Modeの活用: AIにまず作業の計画を立てさせ、人間がその計画をチェック・修正することで、意図しない方向に進むのを防ぎ、より良い解決策に繋がります。ドキュメントの整備: コードの仕様やプロジェクトのルールなどを詳しくドキュメント化しておくことで、AIがそれらを学習し、より的確なコーディングができるようになります。MCPサーバーの活用: AIがコードを探索する際に、Language Serverのような高速なツール（MCPサーバー）を利用させることで、効率が向上し、無駄なコストを抑えられます。「手懐け」の重要性: AIが作業に慣れて軌道に乗るまでは、最初の数回は人間がAIの動きを注意深く見守り、適度に指示を与えて調整することが大切です。 AI駆動開発の未来 AIがすべてのプログラミング作業を代替するわけではなく、人間がシステムの設計や要件定義、そしてAIによる「横展開」が難しい複雑な部分を担当し、AIは定型的な作業や大規模な修正を効率的に行う、という役割分担が重要です。これは「Agentic Engineering（エージェンティック・エンジニアリング）」という考え方に通じます。AIの性能は今後も劇的に向上しますが、現時点ではAIに任せられる部分をうまく見極めることが、現実的なAI活用への第一歩となるでしょう。 引用元: https://buildersbox.corp-sansan.com/entry/2025/07/03/142500 Rubyで始めるAIエージェント入門 近年、「AIエージェント」という言葉が急速に注目を集めています。これは、単に利用者の関心が高まっているだけでなく、サービスを提供する側にとっても非常に重要になってきています。主要なベンダーがAIエージェントを実装するための技術的なツール（SDKやAPI）を次々と提供しており、エンジニアとしてAIエージェントの仕組みを理解し、自分で機能を作れるようになることが重要だと筆者は語ります。 AIエージェントにはまだ厳密な定義はありませんが、この記事では「大規模言語モデル（LLM）と外部のツール群を組み合わせ、目標達成まで自律的に複数のタスクを実行する仕組み」と定義しています。これは、AIが...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250703

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250703
    Jul 2 2025
    関連リンク DeNA AI LinkがAIソフトウェアエンジニア『Devin』の日本展開を開始 株式会社ディー・エヌ・エー DeNA DeNAの子会社であるDeNA AI Linkが、革新的なAIソフトウェアエンジニア「Devin（デヴィン）」の日本展開を、開発元のCognition AI社との戦略的パートナーシップによって開始しました。この取り組みは、日本で課題となっているエンジニア不足の解消と、ソフトウェア開発現場の生産性向上を大きく進めることを目指しています。 Devinは、一般的なAIによるコード作成補助ツールとは一線を画し、ソフトウェア開発の全工程を自律的に実行できるのが最大の特徴です。具体的には、「どんなシステムを作るか（要件定義）」から「どう設計するか（設計）」、「実際にコードを書く（コーディング）」、「ちゃんと動くか確認する（テスト）」、そして「実際にサービスとして使えるようにする（デプロイ）」まで、AI自身が考えて一連のタスクをこなします。まるで、新しく優秀なエンジニアがチームに加わり、自律的にプロジェクトを進めてくれるようなイメージです。 Devinを導入することで、開発現場には大きな変化が期待されます。まず、エンジニア一人ひとりの生産性が劇的に向上し、同じ時間でより多くの機能を開発できるようになります。DeNA社内ではすでにDevinが先行導入されており、サービスの新規開発や技術調査、コード品質向上、日々の定型作業の自動化など、様々な場面で業務効率が「倍以上」になった実績が報告されています。例えば、数分の指示で高速にプロトタイプが完成したり、複雑なコードの仕様調査時間が大幅に削減されたりしています。 さらに、プログラミングの専門知識がない非エンジニアでも、Devinに分かりやすく指示を出すだけでコードを生成してもらえるようになります。これにより、アイデアをすぐに形にできる「モノづくり」の機会が広がり、開発の裾野が拡大することが期待されます。 Devinには、開発を強力にサポートする便利な機能が多数搭載されています。「Devin Wiki」は、既存のコードから自動でドキュメントや設計図を生成し、新規プロジェクトメンバーのオンボーディング（業務に慣れるための支援）を迅速にします。「Ask Devin」を使えば、コードについて質問すると対話形式で教えてくれるため、まるでベテランエンジニアに相談するかのようです。「Devin Playbook」は、繰り返しの開発タスク手順をテンプレートとして保存・共有できるため、誰でも同じ品質で作業を進められます。 DeNA AI Linkは、Devinの導入を検討している企業に対し、単にツールを導入するだけでなく、各企業のニーズに合わせた最適な活用方法のコンサルティングや、共同でのシステム開発、さらにはDevinを最大限に活用できるチーム作りまで、手厚くサポートしていくとのことです。 AIが単なるツールではなく、私たちと一緒に働く「パートナー」として開発を加速させる時代が到来しました。新人エンジニアの皆さんも、これからのAI技術の進化と、それによって変わる開発の常識にぜひ注目してみてください。 引用元: https://dena.com/jp/news/5269/ Context Engineering 新人エンジニアの皆さん、今回はAIエージェント開発で非常に重要な「Context Engineering（コンテキストエンジニアリング）」という技術について解説します。 LLM（大規模言語モデル）は、一度に処理できる情報量に限りがあります。これを「コンテキストウィンドウ」と呼び、パソコンの「RAM（メモリ）」のようなものです。AIエージェントは複雑なタスクをこなすために、対話やツールの使用を通じて多くの情報（コンテキスト）を生成し続けます。情報が多すぎると、コンテキストウィンドウの限界を超えたり、コストが増えたり、処理が遅くなったり、LLMの性能が落ちて誤った回答をする問題が生じます。 Context Engineeringは、このコンテキストウィンドウに「エージェントが次のステップで本当に必要とする、最適な情報だけ」を効率的に詰め込むための「技術と工夫」です。これにより、エージェントの性能を最大限に引き出し、安定した動作を実現します。主な戦略は以下の4つです。 Write (書き...
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