株式会社ずんだもん技術室AI放送局

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私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250704

2025年07月04日

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内容紹介

Claude CodeではじめるAgentic Coding入門、Rubyで始めるAIエージェント入門、限界まで実務で AI Agent 「Cursor」を使ってみたら、アイアンマンの気分になれた。まるでジャービス、AIは励まされると頑張れるらしいので、いろんな方法で奨励してみた。

出演者

お嬢様ずんだもん
お嬢様ずんだもん

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この記事では、AIが自律的にプログラミングを行う新しい開発手法「Agentic Coding（エージェンティック・コーディング）」について、その概念から具体的なツールの利用事例、そしてそこから得られた学びまでを、新人エンジニアにも分かりやすく解説しています。

Agentic Codingとは？ AIエージェントが、人間から与えられた抽象的な指示（プロンプト）を基に、自分で計画を立て、コードを書き、テストし、結果を評価して修正するという一連の作業を「自律的に」進めるコーディングスタイルです。人間は、AIに対して大まかな方向性を示す「総司令官」のような役割を担います。

Vibe Codingとの違い これまでの「Vibe Coding（バイブ・コーディング）」は、人間が自然言語でAIに具体的な指示を出し、AIが生成したコードを人間が確認・修正するという、人間が「副操縦士」として逐一介入するスタイルでした。Agentic Codingは、この「人間による都度の指示」を最小限にし、AIの自律性を高めたものです。ただし、Agentic Codingの初期段階でAIに作業を慣れさせる「手懐け」のフェーズでは、Vibe Codingのように人間が細かく指示を出す場面もあります。

Claude Codeについて 「Claude Code」は、このAgentic Codingを実現するAIエージェント型のコーディング支援ツールです。ターミナル上で動作するCLIツールであるため、様々な開発環境で利用しやすいのが特徴です。最近では、開発効率を高めるIDE（統合開発環境）との統合も進んでおり、IntelliJのようなツールでも快適に使えるようになりました。使い放題の定額プラン「Claude Max」の登場により、利用者がより積極的にAIを活用できるようになっています。

実務から学んだこと 実際に業務でClaude Codeを使ってみて、効果的にAIを活用するための重要なポイントが見えてきました。

  1. 探索空間を絞る: AIに任せる作業範囲を具体的に限定することで、作業の精度が高まります。特に、同じような修正を大量に行う「横展開」の作業では、AIのスピードが大きな助けになります。
  2. Plan Modeの活用: AIにまず作業の計画を立てさせ、人間がその計画をチェック・修正することで、意図しない方向に進むのを防ぎ、より良い解決策に繋がります。
  3. ドキュメントの整備: コードの仕様やプロジェクトのルールなどを詳しくドキュメント化しておくことで、AIがそれらを学習し、より的確なコーディングができるようになります。
  4. MCPサーバーの活用: AIがコードを探索する際に、Language Serverのような高速なツール（MCPサーバー）を利用させることで、効率が向上し、無駄なコストを抑えられます。
  5. 「手懐け」の重要性: AIが作業に慣れて軌道に乗るまでは、最初の数回は人間がAIの動きを注意深く見守り、適度に指示を与えて調整することが大切です。

AI駆動開発の未来 AIがすべてのプログラミング作業を代替するわけではなく、人間がシステムの設計や要件定義、そしてAIによる「横展開」が難しい複雑な部分を担当し、AIは定型的な作業や大規模な修正を効率的に行う、という役割分担が重要です。これは「Agentic Engineering（エージェンティック・エンジニアリング）」という考え方に通じます。AIの性能は今後も劇的に向上しますが、現時点ではAIに任せられる部分をうまく見極めることが、現実的なAI活用への第一歩となるでしょう。

引用元: https://buildersbox.corp-sansan.com/entry/2025/07/03/142500

近年、「AIエージェント」という言葉が急速に注目を集めています。これは、単に利用者の関心が高まっているだけでなく、サービスを提供する側にとっても非常に重要になってきています。主要なベンダーがAIエージェントを実装するための技術的なツール（SDKやAPI）を次々と提供しており、エンジニアとしてAIエージェントの仕組みを理解し、自分で機能を作れるようになることが重要だと筆者は語ります。

AIエージェントにはまだ厳密な定義はありませんが、この記事では「大規模言語モデル（LLM）と外部のツール群を組み合わせ、目標達成まで自律的に複数のタスクを実行する仕組み」と定義しています。これは、AIが「自分で考えて行動する（自律性）」、「他のエージェントや人間と協力する（社会性）」、「環境の変化に素早く反応する（反応性）」、「受動的でなく自ら積極的に行動する（積極性）」といった特徴を持つ「弱い意味でのエージェント」として捉えられます。

RubyでもAIエージェントは実装可能です。Pythonに比べてライブラリは少ないですが、「ruby_llm」や「langchainrb」といった既存のライブラリを使えば、比較的簡単にAIエージェントを試すことができます。記事では、LLMの一つであるClaude 3 Haikuと、簡単な計算ができる自作ツールを組み合わせた例が紹介されています。これにより、AIがユーザーの質問に対し、自動的に計算ツールを呼び出しながら段階的に問題を解決していく様子が示されており、「自律的に複数のタスクを遂行する」というAIエージェントの基本動作が確認できます。

AIエージェントの最も大切な動作原理は、「LLMとツールによるループ」です。これは、AIエージェントが目標を達成するまで、以下の3つのステップを繰り返すことで機能します。

  1. インテントの認識とプランニング: ユーザーからの指示を受け、LLMが何をすべきかを理解し、タスクを小さな計画に分解します。
  2. ツール呼び出し: 計画に基づき、LLMが適切な外部ツール（計算ツールや情報検索ツールなど）を呼び出し、必要な情報を取得したり、処理を実行したりします。
  3. 結果の取り込みと再プランニング: ツールから返された結果をLLMが受け取り、現在の状況と次の行動を判断し、必要なら次のツール呼び出しを決定します。

このループを繰り返すことで、AIエージェントは従来のチャットボットでは難しかった、複数のステップを要する複雑な問題を自律的に解決できるようになります。この基本的な仕組みを理解することは、今後のプロダクト開発でAI機能を柔軟に組み込む上で、とても強力な知識となるでしょう。

引用元: https://www.wantedly.com/companies/wantedly/post_articles/988725

AI Agent「Cursor」は、単なるAI統合開発環境（IDE）という枠を超え、あなたの作業を大幅に効率化する強力なツールです。「AIがプログラムを書いてくれる」だけでなく、「AIが管理してくれるメモ帳」として機能し、パソコンやWebサービスと連携してタスクを自動で実行する、あなた専用のAIエージェントとなり得ます。プログラマーだけでなく、あらゆる職種のホワイトワーカーが生産性を飛躍的に高める可能性を秘めています。

このツールが強く推奨される理由は大きく三つあります。 第一に、Cursorは他のAIやWebサービスを使いこなす「Boss Agent」として機能します。最新のAIは人間が及ばない知識量、検索速度、論理力を持っており、CursorはそのAIたちに的確に指示を出す「翻訳家」や「代理人」として、高度な作業を代行します。これにより、「考えずにAIに尋ねる（Don’t think. Ask AI.）」という新たなワークフローを実現する最高の入り口になります。

第二に、Cursorはあなたの「第二の脳」となるメモ帳です。あなたに関するあらゆる情報をメモとして蓄積し、AIが参照できる知識ベースを構築します。あなたしか知らない情報もAIが学習し、再利用可能なプログラムや知識として残してくれます。これは、あなたの思考をトレースする「ジャービス」のように進化し、定型業務の自動化や新しい仕事の自律化を促進し、作業速度を格段に向上させます。

第三に、AI技術の指数的な進化に柔軟に対応できる点です。Cursorはメモ帳としてのシンプルさを持つ一方で、最新のAIモデルや他の開発ツールとの連携が容易です。この高い適応性が、変化の速いAI時代において、常に最先端のツールを使える強みとなります。

Cursorは、ファイルの整理、メールの自動送信といったルーチンワークから、KPI策定やデータ分析、デザインツールとの連携、会議のリアルタイム議事録作成、SNS運用、プロジェクト管理ツールのタスク自動更新、個人の知識ベース構築、Webサイトの自動テスト、Googleカレンダーを活用した秘書業務まで、幅広い業務に応用可能です。

これらの活用を通じて、人間がAIのボトルネックになることなく、複数のタスクを並行して進め、圧倒的な生産性向上を実現できます。Cursorは、あなた専用のワークスペースと記憶を持つAIエージェントであり、日々の情報や思考、議論、データをAIが参照できる形にすることで、推論能力の支援や意思決定の質を劇的に高めます。このツールを使いこなし、自分だけのAIを育てることが、これからの時代を生き抜く上で非常に重要になるでしょう。

引用元: https://note.com/minicoohei/n/n892b82b65f7b

AI（特にClaude 4）が励まされると性能が向上するのかを検証した記事です。様々な「励まし方」（松岡修造風、プレッシャー、ギャル語、関西弁など）でWebサイトのLPを生成した結果、AIの表現が豊かになることが判明。特に励まし方がAIの生成内容に影響を与え、過度な励ましは極端な結果を招くことも示されました。AIを使う際に、プロンプトに励ましの言葉を加えてみるヒントになるでしょう。

引用元: https://kaminashi-developer.hatenablog.jp/entry/2025/07/03/090000

VOICEVOX:ずんだもん