AIエージェントについて

2025/08/16現在。(AIエージェントは日々進化している)

AIエージェントについて

copilot

部分的な補助

cursor

プロジェクト全体の補助 -> 高度な補助
プロジェクト全体を把握できるということは、今まで複数のサービスを横断していた開発以外の用途にも応用可能。→ 横断の特性を活かした他の用途も探していきたい。

claude code

UIレベルが斗出。サービス作りたいなら黙ってこれ。

• パラレルバイブコーディング
  通常は1つのプロジェクトでは1つのチャットでやり取りしていくが、
  複数のターミナルで並行して動かせる。つまり効率が上がる。
  コンフリが起きないよう、ブランチ分けをする。
  -> git work treeを使用すると、派生関係も操れるため、スマート。
  ex.)1つのパラレルにPMの役割を持たせ、管理も任せる。
• MCPサーバー接続法
  プロジェクトディレクトリにMCP server情報のjsonを用意し、コマンドでの接続時に指定する。

v0

next.jsでのUIプロトタイプ作成

フルスタックバイブコーディング

• claude code
• base 44
• AWS kiro

等があるが、claude codeが優秀で選択としては無難。
kiroはwaiting list中で、base 44を契約したばかりのため、
claude code, kiroは今後使っていきたい。

思うこと

• AIエージェントは、
  「調べるだけ」から「使っているだけ」から、
  「様々な用途をキャッチアップ」し、「そこから更に自分で発展させていく」
  ことで、新たな提案ができるようになると感じる。

• IT技術者が日々新しい情報を得ることは当たり前であり、還元すべきは非IT技術者であるため、技術本体でも、それを応用したものでも、「どのように素早く共有/提案できるか」
  が私たちの真の役割であると感じる。ハブとなっていくための方法を意識していきたい。

  また、技術そのものを共有した時に、それを主体的に活かせるサイクルや方法作りの提案にも興味がある。
  → 私たちが初期にテクノロジーの成功体験を得たことが活力となっているように、非IT技術者にも簡単なテクノロジーの成功体験をしてもらうことで行動してもらいやすくなるのではないか。

• AIエージェント起点で考えるべきだと思う。
  そのために最新のAIエージェントができることを知る。

• 自分自身が数ヶ月前とは違う方法で開発しているのと同じように周りも進化しているので、
  情報が数ヶ月前であっても前提から異なる可能性を視野に入れキャッチアップする必要がある。

AIエージェントを使用するコツ

• 大袈裟な表現のプロンプトで限界を超えさせられる。

• よく耳にするものから使えばいい。
  用途に適したエージェントをLLMに提示してもらい調べていたが、それより先に有名なものを調べよう。

• 開発時は要件定義をファイルに保存し、それを常に参照させる。