AIエージェント時代のコーディング入門

Open Developers Conference 2026のセミナーにて登壇した際の資料です。

https://event.ospn.jp/odc2026/

近年、AIを活用したコーディング支援ツールの進化とともに、「AIエージェント」という言葉を耳にする機会が増えています。本セッションでは、AIエージェントの基本的な考え方から、AIコーディングでの活用方法までを分かりやすく解説します。

AIエージェントを理解し、これからのコーディングを一緒に考えてみませんか。

Transcript

1. AIエージェント時代の コーディング入門 日本仮想化技術株式会社 VirtualTech.jp 2026年08月29日 1
2. 今日の話 2
3. AIエージェントによって、コーディングの進め方が変わる • これまでの開発では、人間が考え、実装し、 問題を解決してきた • 生成AIによって、 コードを書く作業をAIに任せられるようになった • AIエージェントは、コード生成だけでなく 調査・実装・テスト・修正まで行う • AIエージェントを活用するには、 プロジェクトの情報やルールをAIに伝えることが重要になる • その結果、人間の役割も「作業」から 「目的・判断・レビュー」へ変わっていく 3
4. これまでのコーディング 4
5. これまでの開発は、人間が知識と判断を担ってきた • 仕様や要求を理解し、設計・実装する • 既存コードやプロジェクトのルールを理解する • 問題が発生したら、原因を調査して修正する • 複数人で開発する場合は、設計意図や実装方針を共有する • 開発者の経験やスキルによって、生産性や品質に差が出やすい • ドキュメントやレビューによって品質を維持する 5
6. 開発作業を自動化してきた • IDE(統合開発環境)によるコード補完・リファクタリング • 静的解析による問題の検出 • テスト・ビルド・デプロイの自動化 • CI/CDによる開発プロセスの自動化 • 人間の作業を減らし、開発効率を高めてきた 6
7. 生成AIによる変化 「コードを書く」ことをAIに任せられるようになった 7
8. 自然言語でコードを生成できる • 「何を作りたいか」を文章で伝えられる • 定型的なコードやボイラープレートを短時間で生成できる • 既存コードの説明を求められる • コードの改善案を相談できる 8
9. コーディングにかかる時間を短縮できる • 実装のたたき台を素早く作成できる • テストコードを生成できる • ドキュメントを生成できる • エラーの原因調査を相談できる • 解決方法の候補を得られる 9
10. それでも最後の判断は人間 • 人間が何を実現したいのかをAIだけで判断することは難しい • 要求どおりに実装されているか • 既存の設計や規約に合っているか • 品質・性能・セキュリティに問題がないか • 不要なコードや誤った実装がないか 10
11. AIエージェントで何が変わる のか AIは「回答する」だけではなくなった 11
12. 「回答する」から「目的を達成するために行動する」へ • 複数のファイルやドキュメントを調査する • 必要な情報を探す • ツールを使ってコードを変更する • テストを実行する • 実行結果を確認する • 問題があれば追加の調査や修正を行う 12
13. 一度のコード生成ではなく、一連の作業を連続して実行する 例えば、 「このIssueを実装してください」 AIエージェントが、 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Issueの内容を読む 関連するコードを探す 必要な情報を調査する 実装方法を考える コードを変更する テストを作成・実行する 問題があれば修正する 結果を報告する という一連の作業を進める。 13
14. 開発の進め方そのものが変わる 14
15. AIエージェントは 何をするのか 15
16. AIエージェントは開発工程全体に関わる 16
17. AIエージェントは 何を見ているのか 17
18. プロンプトだけで開発しているわけではない 18
19. AIエージェントの判断には 「コンテキスト」が重要 19
20. 指示だけではなく、周辺の情報を合わせて判断する 例えば、「この機能を実装して」 という指示だけではなく、 • このプロジェクトはどのような 構成なのか • どのような設計方針なのか • 何を守らなければならないのか • どのようにテストするのか といった情報が必要になる。 20
21. AIに渡すコンテキストは 育てられる 21
22. プロジェクトに必要な情報を蓄積する 22
23. コンテキストをどう管理するか 23
24. 人間のREADME.md、AIのAGENTS.md 人間向けの情報とAI向けの情報を整理する 人間向け • README.md • 設計ドキュメント • 開発ドキュメント AI向け • AGENTS.md • AIエージェント向けの指示 • プロジェクト固有のルール ツール・プロバイダーごとの例 • CLAUDE.md • その他のinstruction系ファイル 24
25. AGENTS.mdには「プロジェクトのルール」を書 く AIエージェントが開発するときに守るべきことを明文化する 例えば、 • プロジェクトのアーキテクチャ • ディレクトリ構成 • コーディング規約 • テストの実行方法 • 開発ワークフロー • やってはいけないこと • 実装時に確認すべきこと という情報をAIに渡す。 25
26. 何でもAGENTS.mdに書けばいいわけではな い コンテキストを「常に必要なもの」と「必要なときだけ必要なもの」に分ける 常に必要 • プロジェクト共通ルール • アーキテクチャ • 基本的なコーディング規約 特定の作業で必要 • 特定のドキュメント作成手順 • 特定のテスト手順 • 特定の成果物を作る方法 • 特定のツールを使う方法 26
27. Skills(スキル定義) 27
28. Skillsとは何か 特定の作業に必要な知識・手順をまとめておく仕組み 例えば、「PRD(要求仕様書)を作成する」という作業なら、 • 必要な情報 • 作成手順 • テンプレート • 注意事項 • 確認事項 などをまとめて定義しておく。 28
29. なぜSkillsを使うのか AGENTS.mdにすべてを書かないため • 何でもAGENTS.mdに書くと、内容が肥大化する • 常に読み込むコンテキストが大きくなる • 特定の作業に必要な情報は、必要なときだけ参照できればよい • Skillsとして分離すると、再利用しやすくなる • チーム内で作業手順を標準化しやすくなる 29
30. Skillsを使ってAIエージェントに仕事をさせる 30
31. 人間とAIの役割 31
32. 人間とAIの役割分担はどうなるのか 32
33. 人間の役割は「作業」から「目的・判断・レビュー」へ 33
34. まとめ 34
35. まとめ • 1. 「コード生成」から 「目的達成のために動くAIエージェント」へ • AIはコードを生成するだけでなく、調査・実装・テスト・修正など、 一連の開発作業を進められるようになった。 • 2. AIの性能を引き出す鍵は「コンテキスト」 • プロジェクトの知識やルールを蓄積・整理し、 AGENTS.mdやSkillsなどを使ってAIに適切な情報を渡す。 • 3. 人間の役割は「作業」から「目的・判断・レビュー」へ • 人間がすべての作業を行うのではなく 35
36. おまけ 36
37. AIで作ったものに 自分のタグをつけられるか 成果物の品質はみんな同じレベルに揃ってくる中で、 相手から見た先に自分がいるか 37
38. ワークショップのお知らせ 38
39. ワークショップのお知らせ • 本日午後に開催します • 13:00〜/15:00〜 • 若干名、飛び込み参加OK • GitHub Copilot • AIエージェント • Connpassで申し込み受付 39
40. 会社概要 日本仮想化技術株式会社 概要 • 社名：日本仮想化技術株式会社 ベンダーニュートラルな • 英語名：VirtualTech Japan Inc. 独立系仮想化技術の • 設立：2006年12月 エキスパート集団 • 資本金：3,000万円 • 本社：東京都渋谷区渋谷1-8-1 • 取締役：宮原 徹（代表取締役社長兼CEO）、伊藤 宏通（取締役CTO） • スタッフ：9名（うち、8名が仮想化技術専門エンジニアです） • URL：http://VirtualTech.jp/ • 仮想化技術に関する研究および開発 • 仮想化技術に関する各種調査 • 仮想化技術に関連したソフトウェアの開発 • 仮想化技術を導入したシステムの構築 • OpenStackやKubernetes、DevOps基盤の導入支援・新規機能開発 40
41. 会社概要 OpenStackへの取り組み • 通信事業社でのOpenStack基盤の検討支援および構築・運用 • NTTドコモ (2011年から技術評価を支援、商用利用に向けた検討・構 築・運用を実施) • NTT西日本 (商用利用に向けた評価・検討の支援、プロジェクトマ ネージメント支援) • 大手通信事業社 (NFV基盤についての検証・評価支援) • ベアメタルOpenStackの開発 • 仮想環境と物理環境をOpenStackで一括管理 • 単一のイメージで仮想マシンと物理マシンの双方を起動可能 • 2013年4月リリースのGrizzlyで本体にマージ 41
42. 会社概要 OpenStack Summitでの発表実績 2014/11 OpenStack Summit Paris 2015/10 OpenStack Summit Tokyo We spoke the knowledge and tips when building and operating OpenStack Cloud on 100 Physical Servers. (Neutron HA, VXLAN performance,,,) We (NTT West, Canonical and VTJ) spoke ”Requirements for Providing Telecom Services on OpenStack-based Infrastructure”. 42
43. 会社概要 DevOpsを始めたいチームのための支援サービス DevOpsサポートサービス 開発プロジェクト 運用チーム • • • • • • • • 開発環境 GitHubリポジトリ CI/CD IaC (デプロイ環境) 運用監視 脆弱性スキャン インシデント管理 IaC (共通インフラ) 運用をまるっとお任せしたい おまかせDevOps (かんたんDevOpsに加えて) DevOps環境の運用・改善 インフラコードの保守 発生したインシデントへの対応 DevOps人材を育成したい かんたんDevOps DevOpsの環境初期構築 インフラのコード化 DevOpsプロセスの実践手順書・支 援 技術サポート 43