株式会社ずんだもん技術室AI放送局

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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20251225

2025年12月25日

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内容紹介

Gemini Enterprise 徹底解説！Gemini 3 で実現する Agentic AI の企業実装、Agent Skillsを一番かんたんに作る方法（Claude Code + skill-creator）、実務で使い倒したので cc-sdd の仕様駆動開発プロセスを丁寧に解説してみた、編み物の解説YouTube見たら「刻むだろ！普通もっと段階を…！」になった→本当に可能なレベルアップなのか経験者に聞いてみた

出演者

ずんだもん
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これまでの生成AI活用は「AIと対話して得た結果を人間が手作業で別のシステムに入力する」という、人間が介在するプロセスが主流でした。しかし、最新モデル「Gemini 3」と組織向けプラットフォーム「Gemini Enterprise」の登場により、AIが自律的に業務を遂行する「Agentic AI（エージェント型AI）」の企業実装が現実のものとなっています。

1. Gemini 3がもたらす技術的進化 Gemini Enterpriseの核となる「Gemini 3」には、エージェントとしての動作を可能にする3つの大きな進化があります。

  • 高度な推論能力と計画立案: 単なる回答生成を超え、複雑なビジネス上の問題に対して「計画」を立てる能力が向上しました。
  • ロングコンテクストとマルチモーダル理解: 100万トークン級の長いコンテキストと、画像・音声・動画を統合的に理解する力により、膨大なマニュアルや会議記録を跨いだ複雑な指示にも対応可能です。
  • ツール使用能力の向上: 外部システムを呼び出す精度と、複数のステップを順序立てて実行する「指示追従性」が大幅に改善されました。これにより「在庫確認後に発注書を作成し、上司に通知する」といった一連のワークフローを完遂できます。

2. 現場主導のAI開発「Agent Designer」 Gemini Enterpriseには、ノーコードでカスタムAIエージェントを構築できる「Agent Designer」が搭載されています。Google WorkspaceやSalesforce、SAPといった既存の基幹システムとシームレスに連携でき、プログラミングの知識がなくても、現場の担当者が自分たちの業務に特化した「デジタル同僚」を作成できます。これにより、特定の部署に閉じた活用ではなく、全社的な「AI開発の民主化」が促進されます。

3. エンタープライズ基準のセキュリティとガバナンス 企業導入において最も重要なセキュリティ面も強化されています。

  • データの保護: 入力されたデータがGoogleのモデル学習に利用されることはなく、所有権は顧客に帰属します。
  • 権限管理の継承: 既存のファイル閲覧権限（ACL）をAIが厳密に引き継ぐため、権限のないデータが回答に含まれるリスクを防ぎます。
  • 強固なインフラ: IDプロバイダー（Entra ID等）との連携や、VPCによるネットワーク境界の構築、顧客管理の暗号鍵（CMEK）への対応など、大規模組織の厳しい要求に応える設計となっています。

新人エンジニアへのメッセージ 「メールの下書きをAIに作らせる」といった個人の効率化のフェーズは終わり、これからは「業務プロセスそのものをAIに自律実行させる」設計能力が求められます。Gemini Enterpriseは、そのための強力な土台となります。まずは身近な「システム間の転記作業」などから自動化の可能性を探り、組織全体の働き方をアップデートする一歩を踏み出してみましょう。

引用元: https://note.com/google_gemini/n/nb7be1d6582b6

本記事は、Anthropicが提供するAIツール「Claude Code」において、エージェントの機能を拡張するための標準規格「Agent Skills」を効率的に作成する方法を解説しています。

Agent Skillsとは

Agent Skillsは、AIエージェントに特定の専門知識や新しい機能（ツール）を提供するためのフォーマットです。2025年12月にオープンスタンダードとしてリリースされ、Claude Codeだけでなく、CodexやCursorといった他の主要なAI開発ツールでもサポートが進んでいます。これにより、一度作成した「スキル」を異なるAIツール間で再利用できる可能性が広がっています。

「skill-creator」によるスキルの作成

記事では、スキル作成自体をAIにサポートさせるツール「skill-creator」の活用を推奨しています。これを利用することで、以下の2つの方法で簡単にスキルを定義できます。

  1. 対話による新規作成: 作成したいスキルの概要を伝えると、AIが詳細をヒアリングしながらスキルを構築してくれます。
  2. 会話履歴からのスキル化: AIとのやり取りで上手くいったプロセスがある場合、その流れをそのままスキルとして保存できます。これにより、個人のノウハウを再利用可能な資産に変換できます。

管理と運用のポイント

作成されたスキルは、プロジェクト単位またはユーザー単位のディレクトリにMarkdownファイル（SKILL.md）として保存されます。この仕組みにはエンジニアにとって大きなメリットがあります。

  • Git管理が可能: テキストベースのファイルであるため、チーム内での共有やバージョン管理、継続的な改善が容易です。
  • トークン消費への配慮: スキルは読み込むだけでトークンを消費するため、不要なスキルセットを無効化することで、AIの応答品質の維持やコスト削減に繋がります。

まとめ（新人エンジニアの方へ）

Agent Skillsを活用することで、「以前も同じ指示をAIにしたな」という二度手間をなくし、チーム全体の作業を効率化できます。特定の作業手順やプロジェクト固有のルールを「スキル」として言語化・共有することは、属人化を防ぐ強力な手段になります。

まずは公式のskill-creatorを導入し、自分の得意なワークフローをスキル化することから始めてみると、AIエージェントを「自分専用の有能なアシスタント」へ成長させる楽しさを実感できるはずです。

引用元: https://zenn.dev/aun_phonogram/articles/475f3cca8f40a3

AI駆動開発、特にClaude CodeやCursorなどのAIエージェントを活用した開発において、実装後に「要件の誤解」や「考慮漏れ」が発覚し、数時間分の作業が手戻りになることは珍しくありません。本書は、こうした問題を解決するために、国産の仕様駆動開発ツール「cc-sdd」を用いた、AIと人間の認識齟齬を最小限に抑える開発プロセスを解説しています。

cc-sddの根底にある考え方は、家を建てる時のように「着工（実装）前に設計図を完成させ、承認する」という「仕様駆動開発（SDD）」のプロセスです。このプロセスを導入することで、修正コストが極めて低い段階で問題を摘出することが可能になります。

具体的な開発フローは以下の4つの柱で構成されます。

  1. Steering（プロジェクトの記憶の確立） AIは通常、セッションが変わるたびにプロジェクトの文脈を忘れてしまいます。Steeringフェーズでは、技術スタック、ディレクトリ構造、コーディング規約などを永続的なドキュメントとして保存します。これにより、AIは常に「プロジェクトの憲法」を遵守した提案ができるようになります。

  2. Requirements（EARS形式による要件の明確化） AIが自然言語の曖昧な要望を「EARS形式」という、プログラム的に解釈しやすい構造化された記述に自動変換します。「WHEN（条件） THEN（結果）」という型にはめることで、「適切に処理する」といった曖昧さを排除し、AIの迷いを取り除きます。

  3. Design（実装前の設計承認） 要件に基づき、システムフロー図（Mermaid形式）やアーキテクチャ方針を生成します。実装を開始する前に人間がこの設計をレビューし、承認する「ゲート」を設けることで、根幹に関わるミスを早期に発見します。

  4. Tasks（実装計画と進捗管理） 設計を元に詳細なタスクリスト（tasks.md）を作成します。AIが実装を進める際に進捗が自動更新されるため、AIにありがちな「タスクのスキップ」を物理的に防止し、全ての要件が実装されているかを客観的に検証できます。

cc-sddは、特に複数ファイルにまたがる機能拡張や、複雑なビジネスロジック、セキュリティが重視される開発で真価を発揮します。また、新人エンジニアにとっては、AIとの対話を通じて「何が必要な要件か」を学ぶことができ、経験不足による考慮漏れをツールが補ってくれるという教育的メリットもあります。

「小さな修正は通常の対話型、大きな機能開発はcc-sddによる仕様駆動型」と使い分けることで、AIエージェントの能力を最大限に引き出し、確実で生産性の高い開発体制を構築できるでしょう。

引用元: https://zenn.dev/tmasuyama1114/articles/cc_sdd_whole_flow

ずんだもん解説の編み物動画が「難易度の飛躍」で話題です。基礎の円錐形から突如複雑なキャラ制作へ飛ぶ構成に、視聴者から「刻んでくれ！」と悲鳴が上がりました。一方で経験者は「実践の中で基礎を学ぶのは有効」と分析。この現象は技術書やBlender講座等でも「あるある」で、学習における急なレベルアップへの共感と驚きが笑いを誘います。エンジニアの「学習の壁」にも通ずる、心温まる技術習得の話題です。

引用元: https://togetter.com/li/2642237

（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）