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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250424
- 2025/04/23
- 再生時間： 1分未満
- ポッドキャスト
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サマリー
あらすじ・解説
関連リンク AI Agent × Cursor で要件整理から実装まで この記事は、AI AgentであるCursorを活用したWebフロントエンド開発の具体的な進め方とノウハウを紹介しています。特に新人エンジニアの方にも分かりやすいように、AIとの協調作業で開発を効率的に進めるためのフローが解説されています。 筆者は、AI Agentを使った開発では、いきなりコーディングを始めるのではなく、「要求から実装用のDocumentを作成する」フェーズと「そのDocumentに基づいて開発する」フェーズを分けて進めることを推奨しています。これは、従来の開発と同様に、事前に要件や方針をしっかり固めることで手戻りを減らし、質の高い開発を目指すためです。 「要求から実装用のDocumentを作成する」フェーズはさらに3つの段階に分かれます。 要求情報から実装要件Docを作成（specification.md）: 様々な形式で与えられた要求（デザインやビジネス要件など）をAI Agentと一緒に整理し、実装に必要な要件を明確にします。AI Agentが不明な点を質問してくれるので、人間が補足することで要件の漏れを防ぎます。実装要件Docから実装方針Docを作成（design-doc.md）: 定義した要件に基づき、どのような技術を使うか、どのように設計するかといった具体的な実装方針をAI Agentと考えます。既存のコードやドキュメントを参照させながら、最適な方針を決定します。実装方針DocからタスクDocを作成（task.md）: 決まった実装方針に従って、開発作業を具体的なタスク単位に分割し、作業順序を計画します。AI Agentがタスクリスト案を作成し、人間がその粒度や順序を調整します。 これらの3つのDocumentを作成する過程で、AI Agentとの対話を通じて不明瞭な部分を解消し、開発の方向性を固めていきます。人間はAI Agentからの提案や質問に対して、状況に合わせて判断や補足を行う役割を担います。記事では、まとまった回答を効率的に入力するために、ChatGPTの音声入力を活用する具体的なTipsも紹介されています。 「実装用Documentから開発する」フェーズでは、作成したタスクDocに基づいて、タスクを一つずつAI Agentに進めてもらいます。AI Agentはタスクの内容を理解し、必要なコードを生成してくれます。生成されたコードを確認し、期待通りであればコミットに進みます。コミットは粒度やスコープを自分でコントロールするために、手動で行うことが推奨されています。 開発が終わったら、作成したDocumentはプルリクエスト（PR）の差分に含まれないように削除コミットを作成します。PR作成時には、Documentの情報を参照させながら、AI Agentにベースとなる説明文を作成してもらうことも可能です。 このフローは、AI Agentを単なるコード生成ツールとして使うのではなく、要求整理や設計方針検討といった上流工程から「協調して」進めることで、開発プロセス全体の効率化と質の向上を目指すアプローチと言えます。ゼロから大規模な要求整理を行う場合は、よりチームでの議論が必要になるなど、まだ模索中の部分もあるとのことです。 この記事で紹介されたフローは、AI Agentを開発にどう活用できるか、具体的な一歩を踏み出すための参考になるでしょう。 引用元: https://zenn.dev/kii/articles/with_ai-agent_on_2504 NVIDIA CEOが石破総理に力説–「AIエージェントの次はフィジカルAI。これは日本にとって本当に重要」 AI分野をリードするNVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏が日本の石破総理大臣と会談し、AI技術の未来について語りました。 石破総理は、AIを活用した地方創生や、日本がAI開発しやすい環境整備への意欲を示しました。 これに対しフアン氏は、NVIDIAが創業間もない頃から日本のゲーム会社などと協力し、日本の技術力に支えられてきたことに触れました。 フアン氏は、AIの進化を波に例えて説明しました。 第一の波は、コンピューターが文字や画像などを「認識する」段階。 第二の波は、文章や画像を新しく「生成する」段階（これが今の生成AIですね）。 そして、現在進行中の第三の波は、AIが自分で考え、推論して問題を解決する「エージェントAI」の段階です。 そして、フアン氏が特に強調したのが、この次に来る「フィジカルAI」...