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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260218

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概要

 youtube版(スライド付き) 関連リンク Claude Codeで開発を全自動化する - Orchestrator型Skillの設計と実践 株式会社ヘンリーのエンジニアによる、AIコーディングアシスタント「Claude Code」を駆使して開発業務を高度に自動化した事例の紹介です。 1. 背景と課題：AIに拘束される「ペアプロ型」からの脱却 医療業界向けプロダクトを開発する同社では、エンジニアに深いドメイン知識が求められます。著者は「実装にかける時間を減らし、学習時間を増やしたい」と考えましたが、従来のClaude Code活用はAIとの対話を通じた「ペアプロ型」であり、AIの出力を人間が常に見守り、指示を出し続けなければならないという課題がありました。これでは、人間が作業から離れて別のことに集中することができません。 2. 解決策：Orchestrator型Skillによる完全自動化 そこで導入されたのが、Claude Codeの「Skills」機能を活用したOrchestrator（司令塔）型の設計です。これは、人間が最初にタスクを指示した後は、AIが自律的に調査からプルリクエスト（PR）作成までを完走する仕組みです。 新人エンジニアが理解しておくべき、この設計のポイントは以下の3点です。 Skillsによる手順の定義: プロジェクトの前提知識（CLAUDE.md）とは別に、「作業の進め方」をSkillとして定義しました。これにより、必要な時だけ特定の手順をAIに読み込ませ、AIが迷わずに自走できる環境を整えました。SubAgentによるコンテキスト管理: 1つのAIに全てをやらせようとすると、記憶（コンテキスト）が一杯になり精度が落ちます。そこで、「調査」「設計」「実装」「PR作成」といった各ステップを、独立したコンテキストを持つ「子エージェント（SubAgent）」として実行し、親であるオーケストレーターがその進行を管理する構成をとりました。AIによるセルフレビュー体制: 実装の品質を高めるため、「作業担当Agent」とは別に「レビュー担当Agent」を用意しました。人間がコードレビューを行うように、AI同士で「実装→レビュー→修正」のサイクルを回すことで、人間が介在しなくても精度の高い成果物を出せるように工夫されています。 3. 導入の効果とメリット この仕組みにより、開発者は最初のタスク確認さえ終われば、あとはVSCodeを閉じてドメイン知識の学習や他のタスクに時間を充てられるようになりました。実装の深い理解についてはペアプロ型に軍配が上がりますが、PR作成後のセルフレビューを通じて補完できており、トータルの開発速度と作業効率は劇的に向上したと報告されています。 まとめ：新人エンジニアへの示唆 本記事は、AIを単なる「チャット相手」として使うのではなく、「自律的に動くエージェントの集合体」として設計することで、エンジニアの創造的な時間を最大化できることを示しています。コンテキストの節約や役割の分離といった考え方は、将来のAI活用において非常に重要なスキルとなるでしょう。 引用元: https://dev.henry.jp/entry/claude-code-orchestrator Qwen3.5: Towards Native Multimodal Agents アリババ（Alibaba）のQwenチームより、次世代モデルシリーズの先駆けとなる「Qwen3.5」が発表されました。今回のリリースは、テキストだけでなく画像などの視覚情報も直接扱う「ネイティブなマルチモーダル・エージェント」の実現に向けた大きな一歩となっています。 本シリーズで特筆すべきは、オープン重み版として公開された「Qwen3.5-397B-A17B」の革新的なアーキテクチャです。このモデルは「混合専門家（Mixture of Experts: MoE）」と呼ばれる仕組みを採用しており、総パラメータ数は3970億という巨大なものですが、推論時に実際に稼働するのはそのうちの170億パラメータのみです。これにより、高い知能を維持したまま、推論のスピード向上とコスト削減を両立させています。さらに、Linear Attention（Gated Delta Networks）という技術を組み合わせることで、メモリ効率や処理速度を極限まで高めているのが技術的な見どころです。 また、商用API版である「Qwen3.5 Plus」も同時に発表されました。こちらは最大100万トークンという極めて長いコンテキスト（一度に読み込める情報の長さ）をサポートしており、長大な...
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