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 20260220

2026年02月20日

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内容紹介

Measuring AI agent autonomy in practice、Claude Code の Agent Skills を活用してリポジトリのオンボーディングを効率化する Wantedly Engineer Blog、Database Skills — AI Agent Skills for Databases by PlanetScale、ずんだもん、初音ミク、重音テトをフィーチャーした「のだ」の“意外な”FL Studio付属プラグイン活用法｜解説：大漠波新

出演者

お嬢様ずんだもん
お嬢様ずんだもん

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関連リンク

Anthropicが、AIエージェントが実務環境でどの程度の「自律性」を持って活用されているかを分析した、非常に興味深い調査結果を公開しました。本記事は、エンジニア向けツール「Claude Code」と公開APIの膨大な利用データを匿名化して分析したもので、現場でエージェントがどのように使われ、人間との関係がどう変化しているかを解き明かしています。

まず、エージェントの自律的な連続稼働時間が大幅に増加していることが分かりました。Claude Codeのデータによると、人間が介入せずに作業を続ける時間は、わずか3ヶ月の間に約25分から45分超へとほぼ倍増しました。これはAIモデルの能力向上だけでなく、ユーザーがより難易度の高いタスクをエージェントに任せるようになり、システムとしての信頼性が高まっていることを示しています。

特に注目すべきは、経験豊富なユーザーほど監視のスタイルを「逐次承認」から「アクティブな監視」へと変化させている点です。初心者はエージェントの行動を一つずつ確認して承認する傾向にありますが、経験を積むにつれて自動承認をオンにする割合が増えます。一方で、エージェントがミスをしそうになった時の「割り込み（介入）」の頻度は高まっており、熟練ユーザーは「手放しにする」のではなく「要所で見守り、必要に応じて軌道修正する」という、より高度な連携を実現しています。

また、AI自身が「自分の分からないこと」を認識し、自ら作業を止めて人間に質問する回数は、人間が割り込む回数よりも多いことが判明しました。タスクが複雑になるほどAIからの質問が増えており、安全な自律性を保つためには、AIが不確実性を自覚して適切に「相談」する能力が不可欠であることが強調されています。

活用ドメインについては、現在は全体の約50%がソフトウェアエンジニアリング（コードの修正やビルドなど）に集中しています。多くのアクションは「やり直しが可能」な低リスクなものですが、金融やヘルスケアなどの高リスクな領域でも実験的な活用が始まっており、今後の課題として挙げられています。

新人エンジニアやエージェント開発者への提言として、Anthropicは「全ての操作に承認を求める」ような制約を設けるのではなく、ユーザーが挙動をリアルタイムで把握でき、いつでも介入できる「監視・介入の仕組み」を設計することが重要であると結論付けています。AIと人間がチームとして動く未来において、この「自律性の管理」は設計上の大きなテーマとなるでしょう。

引用元: https://www.anthropic.com/research/measuring-agent-autonomy

本記事は、Wantedlyのエンジニアが社内ハッカソンにおいて、Anthropic社の開発者向けAIツール「Claude Code」の新機能である「Agent Skills」を活用し、新人エンジニアがプロジェクトに加わる際の「オンボーディング（導入・環境構築）」を効率化した事例を紹介するものです。

マイクロサービス開発の現場では、新しくチームに入ったメンバーが「ドキュメントが古くて全体像が掴めない」「環境構築で謎のエラーが出る」といった問題に直面し、多くの時間を費やしてしまうことがよくあります。著者はこの課題を解決するため、Claude Codeに「リポジトリの地図」と「自動化された手順」をSkillとして組み込み、AIがメンターのように新人をガイドする仕組みを構築しました。

1. Agent Skillsによる「自走型」オンボーディングの仕組み

具体的には、2つの主要なスキルを備えたClaude Codeプラグインを作成しています。

  • /onboarding: 対話を通じてリポジトリの設計思想やディレクトリ構成を学習する。
  • /setup: 開発環境のセットアップを半自動で実行する。

2. AIを賢いメンターにするための3つの工夫

単にドキュメントを読み込ませるだけでなく、Agentが適切に動くための工夫が凝らされています。

  • リポジトリの「お作法」をコンテキスト化する: READMEには書かれない「どの処理をどこに書くべきか」という設計規約や、推奨・非推奨のディレクトリ構成をAgentが参照できる形式で整理しました。これにより、AIが「その場所は古いので、こちらの新しい規約に従いましょう」といった、プロジェクト固有のルールに基づいた助言を可能にしています。
  • サービス間の「つながり」を教える: 単一のリポジトリからは見えにくい、他のマイクロサービスとの依存関係（gRPCやHTTP通信の流れ）をドキュメント化してAgentに与えました。これにより、リポジトリの外側まで考慮した開発の流れをAIが解説できるようになります。
  • トラブル時に「自動修復」を試みる環境構築: セットアップスクリプトの実行結果をAIが判定し、エラーが出た場合はトラブルシューティング集を参照して自動解決を試みるように設計されています。ユーザーの判断が必要な場面では、AIが選択肢を提示して質問（AskUserQuestion）を投げるため、初心者が迷うことなく作業を進められます。

3. まとめと展望

社内での試験導入では、「リポジトリの概要をざっくり理解できた」「セットアップがほぼ自動で終わった」という高い評価が得られました。 重要なのは、ドキュメントを単に人間が読むためだけではなく、「AI（Agent）が行動するための手がかり（コンテキスト）」として整備するという視点です。新人メンバーからよく受ける質問をドキュメントに追加し、Agentに読み込ませていくだけで、AIはより頼もしいメンターへと成長します。

これから開発チームに加わる新人エンジニアにとって、Claude CodeのようなAIエージェントを良き相棒として活用するスタイルは、オンボーディングの負担を減らし、本来のコーディング業務に早く集中するための強力な武器となるでしょう。

引用元: https://www.wantedly.com/companies/wantedly/post_articles/1045343

「Database Skills」は、データベースプラットフォームを提供するPlanetScaleが公開した、AIエージェント（Cursor、Claude Code、Codexなど）の能力をデータベース操作に特化させて拡張するためのオープンソースなツールキットです。

近年、AIを活用したコーディングが普及していますが、AIがデータベースごとの細かな最適化手法や制約を完全に理解してコードを生成するとは限りません。本プロジェクトは、PostgresやMySQL、さらには大規模な水平分割を実現するVitessやNekiといったデータベースに関する専門的な「スキル（知識セット）」をAIに提供することで、より高度で安全なデータベース操作を可能にします。

■ 概要 本ツールキットは、AIエージェントがデータベースと対話する際に参照する「専門知識のテンプレート」を提供します。これにより、AIは単にSQLを書くだけでなく、パフォーマンス、インデックスの仕組み、各DBエンジン特有のベストプラクティスを考慮した提案ができるようになります。

対応している主なデータベース： ・Postgres：強力な拡張性とインデックス機能を持つリレーショナルDB。 ・MySQL：高速性と信頼性に優れた、広く利用されるDB。 ・Vitess：MySQLを水平スケーリング・シャーディングするための層。 ・Neki：Postgresの機能を維持しつつスケールアウトを可能にするPlanetScaleのプラットフォーム。

■ 仕組みと制約 リポジトリは、データベースごとに「skills/」ディレクトリ配下で管理されており、各スキルは「SKILL.md」というファイルと、補足資料となる「references/」で構成されています。この構造化されたドキュメントをAIが読み込むことで、特定のデータベースドメインに対する深い文脈を理解できるようになります。新しいデータベースやスキルの追加は、このディレクトリ構造に従ってプルリクエストを送ることで誰でも貢献可能です。

■ エンジニアへのメリット 新人エンジニアにとって、データベースの最適化や複雑なクエリの作成は学習コストが高い領域です。しかし、このツールキットによって強化されたAIエージェントをペアプログラミングの相手にすることで、AIが「そのデータベースにとって最適な書き方」を教えてくれるようになります。これは単なる効率化だけでなく、正しい設計手法を学ぶ教材としても機能します。

AIエージェントを単なる「汎用アシスタント」から、データベースの「専門家」へとアップグレードさせる本プロジェクトは、これからのAI駆動開発における重要な基盤となるでしょう。

引用元: https://database-skills.com/

ボカロPの大漠波新氏が、ずんだもんらを起用した楽曲「のだ」を例に、FL Studio標準プラグインの活用術を解説。注目は、ずんだもんの歌声をEQで加工し「ラジオボイス」化して楽曲に馴染ませる手法です。他にもステレオ調整やディレイによる空間演出など、標準機能を直感的に使い倒すコツを紹介。新人エンジニアにとっても、身近なツールで表現の幅を広げる具体的なヒントが詰まった、心躍る技術記事です。

引用元: https://www.snrec.jp/entry/daw/flstudio/daibakuhasin_3

VOICEVOX:ずんだもん