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AI-Driven Developmentについて扱います。

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全51本

「レビューがしんどい」の正体を、認知的負債から考えてみた

AI駆動開発でコードレビューがしんどくなった原因を変更量・PR本文・間違いの見つけにくさの3つに整理し、Technology Radar の「Codebase cognitive debt（認知的負債）」と絡めて考えます。

スケジューリングをAIに任せてみたら、仕事の進め方ごと変わった話

スケジュールを組ませるためにタスクの文脈をMarkdownへ溜めていったら、スケジュール以外の仕事もAIに渡せるようになっていた、という話です。Obsidian と Claude Code だけで組んだ仕組みと、そこに至るまでに何が足りず何を足したのかを書いています。

ラジカルAIプログラミング実践編 — 1人PoCから考えるマルチエージェント開発の「統治と委任」

マルチエージェントの開発基盤を1名・約1週間で作り、その基盤自体の開発に使ってみました。企画・実行・レビュー・トリアージを別セッションに分けた構成、ドッグフーディング中に起きた事故、そこから見えた「統治と委任」の設計について書いています。

AIを使ったナレッジ中心設計を試してみた

自分史上最高のウェブアプリケーションフレームワークを作るにあたって、設計知識を小さなファイルの集合としてAIに持たせる「ナレッジ中心設計」を試しました。OKFとの違い、ワークフロー、複数リポジトリでエージェント同士に議論させた話まで書いています。

Google Cloud Next 2026を通して感じたAIエージェント活用の現在地

Google Cloud Next 2026に参加してきました。混沌としてきたGemini Enterprise周りの名称整理、秘書型と独立型という2種類のエージェント、そしてデータ基盤のAIエージェントReady化について、現地で感じた温度感を整理します。

AI Dev Day 2026に参加しました！

2026年7月24日に開催されたAI Dev Day 2026に参加しました。一日を通して繰り返し出てきたのは、新しい語彙ではなくコストと信頼でした。キーノートから各セッションまで、聞いてきた内容をレポートします。

AIエージェント開発でつまずく原因は技術ではなく体制であることも多い

AIエージェントの検証（PoC）は動いたのに、全社展開や本番利用となった途端に動きが悪くなる。その原因の多くは技術選定ではなく体制側にあります。役割分担、評価・監視・ガバナンスの仕組み、段階的な立ち上げの3点で整理します。

AIとの対話のトークン数を減らす：UIデザイン編

いろいろなソフトウェアをAIに作らせてみてなかなか思い通りにいかずに苦労するのがUIデザインです。見た目がかっこいいとかではなくて、この画面は何をする画面で、どういう構成要素があるのか、という伝達がうまくいかない。

macOSでプリインストールされるLLMサービスをコーディングエージェントから使う実験

みなさん、WWDC26の情報はみられましたか？昨年発表されたDocker互換のコンテナランタイムがパワーアップし、WSLのようなLinuxコンソール体験を提供するcontainer machineとか楽しそうですよね。

エージェントスキルを評価する仕組みを作ってみる

コーディングエージェントの様々なツール横断で使えるハーネスといえば、skillsという雰囲気になってきました。

AI に t-wada の TDD を頑張らせる

さて昨今流行りの vibe coding、適当に回して放って置くと使い物にならないゴミを生じることが多々あります。ゴミにならない事を祈りながら使うのは流石に宜しくありません。なんとか再現性を保ちつつ品質をコントロールしたいというところで、自分一人でちょっとしたツールを作りながら AI Slop を踏んでは潰してやっとまともに動くようになってきたためブログ記事にしようと思います。

生成AIに任せたら何でテストを書く？AIに聞いてみた

生成AIにコーディングを任せると、特に指示をしなくても自動でライブラリやフレームワークを選定したりします。

テスト連載2026を開始します / AIがテストを書く中で、「あるべき仕様」を単体テストで担保するために工夫してみていること

AIが実装もテストも自律的に書くようになり、生成物を全部レビューするのは現実的でなくなりました。品質を保つ手段として単体テストが一層重要になる中で、「あるべき振る舞い」を人間が握り続けるために工夫している運用を紹介します。

AIネイティブ時代の設計書を考える

Goならわかるシステムプログラミングなどのウェブ連載や書籍化でお世話になりまくりの鹿野さんのブログ記事が話題となっています。これを読んで、今までモヤモヤ思っていたことに光明が射してきたので、ちょっと実験してみました。

AI駆動開発は「ツール導入」ではなく「協働チーム設計」である —— 現場で運用して見えてきたこと

本稿は、AI駆動開発をエンジニアリング組織に導入・運用してきた経験を踏まえ、「AI Agent をどうチームメンバーとして扱うか」という設計論を、現場目線で整理したものです。

AWS MCP Server がGAに - Claude Codeから検証: IAMガードレール設計

Claude Code から AWS MCP Server をセットアップし、提供される 11 ツール・IAM ガードレール・CloudTrail 監査までを実際に動かしながらまとめます。

Garmin のデータは宝の山だった ── Python + Claude でランニング分析ツールを自作した

ランニングにハマって、Garmin デバイスを使って走っている。走り終わったあと、Garmin Connect のアプリを開いてデータを眺めるのが楽しい。

技術書は「読む」から「呼び出す」へ：ACM経由のO'Reilly Online Learning契約とMCP連携の実践

2026年4月16日、アリゾナ州スコッツデールで開催された VulnCon 2026 に登壇しました。現地で CVE Program、FIRST、NVD、各種SCAツールのコアメンバーと直接議論できた経験を経て、自分の学習投資の量と質を、もう一段階引き上げる必要があると考えるようになりました。

【Claude Design】インフラ構成のお絵描きからリソース実装までをClaudeで一本化してみた

Claude Design、最近話題になっていますね。

AI-DLC, SDD、2026年4月時点のAI駆動の開発スタイルの考察

開発へのAIの活用はまったなしというこで、仕事やら趣味でいろいろ開発しています。せっかくなので、従来の手法をアンラーニングAIをより生かした開発スタイルでやろいうことで、現時点で作法としてまとまっているAI-DLCとSDDなどに入門して試しつつ、普段の業務への適応方法を考えたり、最近してきたことの言語化をしてみます。

非開発業務 × Context Engineering の実践知

お問い合わせ対応業務にLLM Agentを導入してみたお話です。

リポジトリ駆動のコンテンツ制作ワークフロー: GitHub に素材を集めて、Claude Code で成果物に展開する

調査データや発見を GitHub リポジトリにひたすら追加していく。スライド・原稿・ブログへの反映は Claude に任せる

Agentic AI Summit '26 Spring 参加レポート

2026年3月19日（木）に開催されたGoogle Cloud 主催の「Agentic AI Summit '26 Spring」に参加してきました。本イベントでは、単なるタスクを自動化するAIから進化した、自律的に思考し行動する「Agentic AI」をメインテーマとしており、自律型AIがいかに業務プロセスを変革し、ビジネス成果をもたらすかを学びました。

IT未経験の新卒が、AIとPJ効率化ツールを共同開発して得た学び

新卒入社の私がプロジェクト効率化ツールとして、GAS（文字起こし自動追加GAS）の開発をAIと共同で行いましたので、その内容について共有できればと思います！

API GatewayとLambdaで実装するプライベートなMCPサーバー

Strategic AI Group/MLOpsチームでアルバイトをしている木村です。アルバイトでは最新技術の調査を担当し、社内や案件にて活用することを想定したシステム導入の検証を実施しています。AWS上のLambdaで自作したプライベートなMCPサーバーをDify上で使用する手順について記事にします。