Build AI app with AI agent

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1. Copyright © stmn, inc. All rights reserved. プロダクト開発部 エンジニアリングマネージャ あさしん(@asashin227) スマホとAIで始める AIアプリ開発
2. 2 プロダクト開発部 エンジニアリングマネージャ 朝倉慎亮 @asashin227 自己紹介 学生時代からiOSアプリ開発を経験、 2023年4月にiOSエンジニアとして スタメンに入社。 2024年5月からエンジニアリングマ ネージャ 01. 自己紹介
3. 01 02 03 04 05 3 開発環境 AI駆動開発とは 実際の開発手法 AIをアプリの機能として使う まとめ
4. 開発環境 01
5. 開発環境 • 作るもの: AI ラッパー（iOSアプリ） • 端末: iPhone 17 Pro Max • AI Agent: Claude Code （Proプラン）（on iPhone） • CI/CD: XcodeCloud • モチベーション：プロンプトエンジニアリング->AI駆動開発の実践
6. AI駆動開発 02
7. AI駆動開発は、人間を「コードを書く作業員」から、AIエージェント というデジタルな部下たちを指揮する「現場監督（オーケストレー ター）」へと昇格させるものです。 コードそのものよりも、AIを動かすための「仕様（Spec）」と「コン テキスト」が真実の源（Source of Truth）となる開発手法です。 これまでは人間がテストと実装の両方を書く「二重の負担」がありま したが、AIDDではAIがその両方（あるいはどちらか）を高速に行いま す。 AI駆動開発
8. 仕様駆動開発 02.1
9. 「仕様駆動開発（Spec-Driven Development / SDD）」とは、コード を書く前に「仕様（Spec）」を明確に定義し、その仕様を「唯一の真 実の情報源（SSoT）」として、設計・実装・テスト・ドキュメント作 成までを一貫して進める開発手法です。特にAIとの連携が容易で、仕 様書をAIに解釈させてコード生成やテストケース作成を自動化するア プローチが注目されており、設計と実装のズレを防ぎ、開発の品質と 効率を向上させる目的で導入されています AI駆動開発
10. コンテキストエンジニアリング 02.2
11. コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）とは、一言で 言えば「AI（特に大規模言語モデル：LLM）が、より正確で文脈に 沿った回答を出せるように、入力情報（コンテキスト）を設計・最適 化する技術や手法」のことです。 AIに対して単に「質問する」だけでなく、その背景知識、制約条件、 過去の対話履歴、外部データなどを戦略的に組み合わせることで、AI の能力を最大限に引き出すプロセスを指します。 コンテキストエンジニアリング
12. 実際の開発手法 03
13. 事前準備 03.1
14. 実際の開発手法 プロジェクトの初期設定を行う Xcodeで新規プロジェクトを作成する 動作確認の環境構築 Xcode CloudによるビルドとTestFlight（ベータ配信）環境の構築
15. Xcodeでプロジェクト作成 View1つのみ作成された状態（テンプレ） 実際の開発手法
16. 実際の開発手法 CI/CDの設定 XcodeCloudでTestFlight配信設定 PushごとにTestFlight（ベータ版）配信を行う →AIがGithubにPushするたびにアプリを更新してベータ版として 配信する
17. コンテキストエンジニアリング 03.2
18. AIにコンテキストを与える 具体的にはAI向けのドキュメントファイルの作成 AGENTS.mdや.claude/skillsの整備 内容として、開発チーム内のルールを記述する アプリの概要、コーディング規約、モジュール構成デザイン方針 など これらのドキュメントをAIが認識できるように配置する 追加のツール（Lintなど）があればHookでインストールさせるこ とで、コミット前に動作させることは可能 実際の開発手法
19. 仕様駆動開発の実践 03.3
20. 仕様駆動開発をAIアプリと行う AIと相談しながら以下のドキュメントを作成 PRD（プロダクト要求仕様書） 要件定義 仕様書 画面設計仕様書 技術選定（実現可能性の評価） 実際の開発手法 これらをAIが参照可能な場所へ配置する →今回はRepositoryのDocフォルダ
21. スマホからClaudeCodeを扱う 03.4
22. Claudeアプリの「コード」からClaudeCodeへアクセス可能 仕様書をもとに実装指示を行う そのままGithubへPush＆ベータ配信まで完了 実際の開発手法
23. AIをアプリの機能として使う 04
24. Apple Intelligenceの中核にあるデバイス上の大規模言語モデルを利 用することで、自社のアプリによりインテリジェントな体験をすばや く組み込むことができます。Foundation Modelフレームワークを利用 すると、デベロッパは無料のAI推論を使用しながら、ユーザーのプラ イバシーを保護してオフラインで利用可能な新しいインテリジェンス 機能を作成できます。学生の試験準備に役立つようパーソナライズさ れた問題を生成する場合でも、ワークアウトの指標についての洞察に 満ちた要約を提供する場合でも、デベロッパはこのフレームワークを 活用してアプリ内でできることを再考し、新しく楽しい方法でユー ザーをサポートできます。 AIをアプリの機能として使う https://www.apple.com/jp/newsroom/2025/09/apples-foundation-models-framework-unlocks-new-intelligent-app-experiences/
25. Foundation ModelフレームワークのLanguageModelSessionを使う ことでプロンプトに応じたテキストの返答を得ることができる AIをアプリの機能として使う https://developer.apple.com/documentation/foundationmodels/languagemodelsession
26. デモします。 • 当日生成されたラップ
27. まとめ 04
28. スマホにAI駆動開発の環境を作ることで時間や場所にとらわれない 開発が可能になった Apple Intelligenceをアプリに導入することでオフラインで動作する AI機能を無料で利用できる AIに与え得るコンテキストとプロンプトは大事 コンテキストとプロンプトを切り分けて考えることで精度が上が る トイレやお風呂で開発できる まとめ
29. ありがとうございました！ 29