20251018_生成AI -LT 広島 vol.1
460 Views
October 18, 25
スライド概要
関連スライド
Meta XR SDK(V66-74)でQuestアプリを開発
あうぜん
1.1M
各ページのテキスト
レッツ AI 2025/10/18 生成AI -LT 広島 vol.1 ダンプ @dump0320
このLTの目標 • 今日から、明日から、AIをもっと使ってみるぞ。 となったら嬉しいなと思います。
今日は 生成AIを用いた開発手法の試行錯誤
自己紹介 • 坂本（ダンプ） • X @dump0320 • Zennでブログ発信中 • フォノグラムという会社で、Webのエンジニアをしてます。 • 技術好き。ラブライブ好き。
会社について • 株式会社フォノグラム • 広島の地で約22年（2003年創業） • 片思い解決する会社 • 片思いとは？ →求人の応募が少ない・・・！ →商品の良さが伝わらない・・・！ • Webを使い、解決している • サイト制作、広告、マーケティング、SNS、EC、システム • 自社サービスも展開
さっそく本題の 生成AIを用いた開発手法の試行錯誤
弊社のこれまでのAI遍歴 • GitHub copilot • Cursor • Claude code
弊社のこれまでのAI遍歴 • GitHub copilot • 2023年11月 お試し導入 • 私が個人の仕事にて使ってみて、良かったので会社に導入の相談。 • copilot（副操縦士）という名のごとく、 あくまで私（操縦士）のサポートをしてくれる存在。 • Cursor • Claude code
弊社のこれまでのAI遍歴 • GitHub copilot • タブ補完 • プログラムの前後を読んで、次に書きたそうなコードを提案してくれる • チャット • プログラムについて質問したり、書いてある処理を解説してもらったり • Cursor • Claude code
弊社のこれまでのAI遍歴 • GitHub copilot • Cursor • 2025年3月 導入 • cursor自体は前から知っていた（当時のcopilotと同じ機能） • 注目を浴びたのは、Agentモードが実装。 • 自然言語からプログラミングが可能になった • 自立して動く。もう１人の自分がいるような感じ。 • Claude code
弊社のこれまでのAI遍歴 • GitHub copilot • Cursor • Claude code • 2025年5月 一部メンバーに導入 • CLIを使ったバイブコーディング • ClaudeのLLM（Claude 3.7）がコーディングに最適化 • もう１人の自分がいるけど、アウトプットの速度が早すぎる →CLIなので、コマンドを使用して動作するのも強みだった
弊社のこれまでのAI遍歴 • GitHub copilot • Cursor • Claude code
弊社のこれまでのAI遍歴 • GitHub copilot • Cursor • Claude code • その他にも、Cline/Kiro/Codex/JetBrains AI/Gemini CLI をお試ししてきた。 ※Gemini CLIはデフォで学習ONなので、仕事ではない社内イベントでお試し。
時代の流れ/変化についていけるように努力した 生成AIの登場で、効率的にスタートが切れるようになった 人の判断力と技術力は最終の場面で必要だが、 ユーザーやクライアントにとって価値ある成果を早く生み出せる
学んだこと • LLMにも、ツールにも特性がある • LLMや生成AIの特徴を理解するの大事 • 言語化が大事
学んだこと - LLMにも、ツールにも特性がある • ツールについては、大きな違いはない • LLMの使い分けが大事 • コーディングが得意なもの • コードレビューが得意なもの • 文章が得意なもの • 想像が得意なもの 行いたいタスクがどんなモノで、 どんなアウトプットをして欲しいのか
学んだこと - LLMや生成AIの特徴を理解するの大事 • LLMとは、膨大な学習データから次に来そうな言葉を“確率的に”予 測して文章を作る仕組み。 • 「あ」の次は？ • 「め」？ 「い」？ →ごく一般的な回答しか出来ない • なので、“どんな文脈（コンテキスト）を与えるか”が結果を大きく左右する。 • 天気→ あめ（雨） • 人との→ あい（愛）
学んだこと - 言語化が大事 • 何が目的？ 何がしたい？ どんな事を求めている？ 何を試したけどダメだったのか？ 障壁となるものは？ • 人とコミュニケーションをするときに大事な要素が ここでも大事になってくる。
学んだこと - 言語化が大事 • TODOとは何かが曖昧な例 • TODOを管理するシステムを作って • より具体的で、AIが理解/推測しやすい例 • 私はTODO管理システムを作りたいです。 Webで動作するのを想定しています。 私は、TODOを管理するのが苦手で、追加するのが億劫になっています。 なので、ワンタップで追加が出来るような、簡単なシステムにしたいです。 TODOは、タスク名・追加日時・期限の要素を持たせたいです。 期限前日の午前9時に、リマンドとして通知を行って欲しいです。
学んだこと - 言語化が大事 • ワンテキストからコーディングしてもらう方式から、 仕様（文脈）をまとめてからコーディングしてもらう方式に変わった。 →Claude code、Cursorのplanモード Kiroのspecモード • 仕様（文脈）は自分が想像しているものに近づくまで、AIと壁打ちする。
まとめ • AI/ツールは変われど、大事なのはLLMとその特徴 • 人とコミュニケーションをする時と同じく、言語化が大事
ご清聴ありがとうございました！