『株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260120』のカバーアート

株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260120

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概要

 youtube版(スライド付き) 関連リンク LINE iOSアプリ開発を高速化するClaude Code基盤の設計思想 LINEは、大規模なiOSアプリ開発においてAIコーディングエージェント「Claude Code」を最大限に活用するための設計思想を公開しました。大規模プロジェクトでは、AIが膨大なファイルやビルド時間に圧倒され、効率が低下するという課題があります。これを解決し、AIに人間と同等のスムーズな開発サイクル（イテレーション）を実行させるための4つのポイントが示されています。 コンテキスト（情報量）の最適化 AIが一度に理解できる情報には限りがあります。全てのルールを初期設定ファイル（CLAUDE.md）に詰め込むと、すぐに限界が来てしまいます。そこで、特定のファイルパスを操作する時だけルールを読み込む仕組みや、必要な時だけ呼び出す「Skills」機能を活用し、AIに与える情報を最小限かつ適切に絞り込む工夫をしています。 開発イテレーションの自動化と「Subagent」の活用 大規模アプリでは全体のビルドに非常に時間がかかります。AIが不用意にフルビルドを開始してしまわないよう、メモリファイルで「モジュール単位のビルド」を優先するよう指示しています。また、ビルドやテストといった特定のタスクを「Subagent」として切り出すことで、大量のビルドログでメインの会話が埋もれてしまう（コンテキストを汚染する）のを防いでいます。 従来手法（CLI/スクリプト）との組み合わせ AIは柔軟ですが、複雑な設定ファイル（Xcodeのプロジェクト設定など）の書き換えで不正確な出力をすることがあります。そこで、厳密な操作が必要な部分はあらかじめ用意したCLIツールやスクリプトをAIに実行させる「Skill」として定義しています。AIの「推論力」とプログラムの「正確性」を組み合わせたガードレール設計が重要です。 継続的な改善と個人への最適化 AIへの指示（プロンプト）に完成形はありません。開発者が個人の好みに合わせて設定を拡張できる仕組みや、チーム全体でインストラクション（指示書）を改善し続ける文化を構築しています。 新人エンジニアへのメッセージ： AIエージェントを使いこなすコツは、単に魔法のように使おうとするのではなく、AIが「今、何を知るべきか」「どのツールを使うべきか」を整理してあげる環境設計にあります。AIと協力して高速に「実装→ビルド→テスト」を回すこの手法は、これからの大規模開発におけるスタンダードな姿と言えるでしょう。 引用元: https://techblog.lycorp.co.jp/ja/20260119a RTX5090 2台構成の機械学習用PCを自作する - A Day in the Life 本記事は、パラメータサイズ100M以下のTransformerモデル学習や、複数GPU環境の知見を得るために、最新のハイエンドGPU「GeForce RTX 5090」を2枚搭載した機械学習用PCを自作した記録です。2025年末から2026年初頭にかけてのパーツ選定や、ハイエンド構成特有の注意点が詳細に解説されています。 最大の課題は「電力」と「排熱」です。RTX 5090は1枚で最大575Wを消費するため、2枚構成では1600W以上の電源が必須となります。しかし、日本の一般的な100Vコンセント（最大1500W）では電力が不足するため、著者は壁コンセントを200V/20Aへ変更する電気工事を行い、1650WのATX 3.1対応電源を採用しました。 GPUの物理的な設置も工夫が必要です。近年のGPUは厚みが増しており、空冷モデルを2枚並べて挿すのは困難です。今回は「空冷モデル」と「簡易水冷モデル」を1枚ずつ組み合わせることで、物理的な干渉を回避しつつ冷却性能を確保しています。マザーボードには、PCIe 5.0 x8/x8動作が可能な「ASUS ProArt X870E-CREATOR」を選定し、巨大なPCケース内で最適なエアフローを構築しています。 その他の構成では、CPUにRyzen 9 9950X（16コア）を採用し、メモリはAI需要による価格高騰の影響を考慮して64GBを搭載。ストレージは、学習時のランダムアクセスを支える8TBの高速NVMe SSDをメインとし、データ読み込みの工夫としてHDDを併用するテクニックも紹介されています。 運用面では、GPUを2枚使うことで学習や推論（vLLM等）の速度が1.8〜2倍向上するという大きなメリットが得られました。一方で、コンシューマ向けGPUは...
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