Cursor AI Agentと伴走する アプリケーションの高速リプレイス

AI Engineering Summit 公募LT
”Cursor AI Agentと伴走する、アプリケーションの高速リプレイス”
の発表スライドです。

https://ai-engineering-summit.findy-tools.io/#open-call-lt

Transcript

1. 1 Cursor AI Agentと伴⾛する アプリケーションの⾼速リプレイス 武⽥ ⼤佑 (どすこい) GMOペパボ株式会社 EC事業部 ECグループ プロダクトチーム AI Engineering Summit 2025.06.18
2. 2 ⾃⼰紹介 EC事業部 プロダクトチーム 武⽥ ⼤佑 Daisuke Takeda どすこいと名乗っています！ 業務活⽤とは別に、AIやLLMに興味があ り、それらの領域で登壇もしてました (ICONIP2024, JASAI2024) X: @doskoi64 2024年 新卒⼊社
3. 3 私たちは「⼈類のアウトプットを増やす」ことをミッションとし、 インターネットやテクノロジーの⼒で情報発信のハードルを下げる⽀援をしています。
4. 状況説明 • 20年以上のWebサービスのとあるサブシステム ◦ ⾃動テストが⼗分でない ◦ 仕様に関するドキュメントがない ◦ ⾔語のランタイムが古く、更新の期限が迫っている 4 今⽇はこれを話します！
5. 状況説明 5 今⽇はこれを話します！ • 20年以上のWebサービスのとあるサブシステム ◦ ⾃動テストが⼗分でない ◦ 仕様に関するドキュメントがない ◦ ⾔語のランタイムが古く、更新の期限が迫っている
6. 6 Vibe Codingで なんとかできないかな...！
8. 8 ほんまか...？
9. そうです！ 簡単には うまく⾏きません！ 9 めっちゃ間を取るやん
10. 今⽇話す事 サービスのリプレイスをVibeCodingを活⽤した中で... • ⼈間が介⼊せざるをえないと判断した場⾯ • 任せてみたけどAIの提案がうまく⾏かなかった場⾯ • これらをふまえて導いた実践的な⼯夫 を紹介します！ 10 今⽇はこれを話します！
11. 今⽇は話さないこと • Vibe Codingのそもそもの原義の紹介 • Vibe Coding時代での考え⽅の紹介 • 具体的なCursorの使い⽅の紹介 • 世の中のAI事情の紹介 11 ごめんなさい！
12. ⼈間が介⼊せざるを得なかったところ 12
13. (1) レビュー 13 ⼈間が介⼊せざるを得なかったところ
14. ⼈間が介⼊せざるを得なかったところ 14 • ⼈間によるレビューがなく、AIによるレビューのみで本番環境に マージするのはまだまだリスキー • 変更の影響がどれくらいか、影響範囲では想定された挙動をして いるか、想定外の挙動がないのかという検証は⼈間による保証が 必要そう。ただしAIによるサポートは有効！ • 網羅的なテストコード、静的解析、検証⽅法、⼗分な説明があれ ば、レビュー難易度を下げることはできる レビュー
15. (2) コード設計 15 ⼈間が介⼊せざるを得なかったところ
16. ⼈間が介⼊せざるを得なかったところ 16 • どこにどのようにコードが書かれれば破綻しないのか、リポジト リ構造が整理されているのか、今後の変更容易性が担保されるの かを考えるというのは抽象的で難しい • すぐ実装が完了するので、試してみてダメだったら再挑戦するこ ともある程度までは可能 • これは⼈間とAIがディスカッションすることで、設計を考えていく ことができる。まさに帆⾛ コード設計
17. 17 任せてみたけど AIの提案がうまく行かなかった場面
18. 任せてみたけどAIの提案がうまく⾏かなかった場⾯ @[元のコード]をリプレイスしてください ◦ 巨⼤なmainファイルが⽣成される(動かない) ◦ ⼩さいコードなら実装可能かもしれない @[元のコード]からドキュメントを作成し、 その後それを元にリプレイスしてください ◦ ファイル分割されつつ、⼀部はそれらしいコードが⽣成される ◦ 厳密に書かれたドキュメントならば有効かも...？ AIの提案がうまく⾏かなかった事例 1/2 18 @[元のコード]をリプレイスしてください @[元のコード]からドキュメントを作成し、 その後それを元にリプレイスしてください
19. 実装して欲しい情報が⼗分に伝えていない場合が多かった • ディレクトリ構成はどうするのか • どのようにファイル分割を⾏うのか • 単体テストにするのか、インテグレーションテストにするのか • どのような粒度でコミットや⼈間の確認をして欲しいのか 必要な情報を⼗分に指⽰する そのためにはどんな実装を期待しているのかを鮮明に描く AIの提案がうまく⾏かなかった理由 19 任せてみたけどAIの提案がうまく⾏かなかった場⾯
20. 20 これらをふまえて導いた 実践的な⼯夫
21. これらをふまえて導いた実践的な⼯夫 21 必要な情報を与え、タスク分解して、タスクごとでサブタスクに分け て順番に実装してもらう。 • タスクごとにPRを分けて、少しずつマージしていく • 必要に応じて、サブタスクごとにテストコードを書いてもらった りドキュメントに書いてもらったりできる • PRごとにレビューがしやすい • タスクごとに失敗したらやり直してもらうこともできる 実践的な⼯夫
22. これらをふまえて導いた実践的な⼯夫 22 • Vibe Codingにおいて、試して失敗して改善してという サイクルを⾼速に回すことで良くなっていった！ • 失敗の判断と改善の⼯夫で⼈間がサポートしてあげ て、AI Agentを上⼿に使えるようになった！ • この⽅法を横展開して⼤量のコードを並列に開発！ 実践の中の知⾒
23. 23 https://geechs.com/newsrelease/20250529_seminar_pepabo/ こちらで詳しくお話しします！デモもあります！ 「ペパボ VibeCoding プロダクト開発」で検索！
24. GMOペパボでは、新しい仲間を募集しています 募集中の職種や、詳しい社内の環境や制度に関しては GMOペパボ株式会社 採用サイト をご 覧ください。 24
25. 25 Let’s Vibe