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AI駆動開発、 猫からシーサーへ進化中。 現場での実践と未来

AI駆動開発、 猫からシーサーへ進化中。 現場での実践と未来

AI駆動開発勉強会 沖縄支部 第1回の登壇資料です
https://aid.connpass.com/event/353646/

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Ikko Eltociear Ashimine

June 02, 2025
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  1. Ikko Ashimine / 一功 安次嶺 AI駆動開発勉強会 LLM-jp 勉強会 株式会社I-Tecnology 取締役

    株式会社Oshibloom GitHub: @eltociear Facebook: IkkoEltociearAshimine LinkedIn: ikko-ashimine X: @eltociear
  2. AIを組み込んだ開発フロー Before / After 開発フェーズ Before(AIなし) After(AI導入) 要件整理 ホワイトボードや会議メモ。主観多め。 GPT/Claudeで構造化・用語定義が明確に

    設計 脳内での曖昧に想像。共有しづらい。 GPT/Claudeで整理・表形式・図に変換 実装 手が止まりがち、試行錯誤の繰り返し。 Copilotが文脈を読んで自動補完・提案 テスト Excelにテストケース、見落とし頻発。 GPTでパターン網羅、assert文自動生成 リリース 人手による目視確認が中心。見落とし・指摘 漏れが発生。 CodeRabbitでの静的解析、改善提案の自 動提示。レビュー精度・効率向上。
  3. 実践で気づいた落とし穴 落とし穴 説明 ハルシネーション 一見正しそうな「でっち上げ」 要出典のない情報に注意 責任の所在が曖昧 AIの提案をそのまま採用 →責任は自分 理解が浅くなる

    「出力を信じるだけ」ではスキルが育たない ・出力を鵜呑みにしない ・理解の浅さへの注意 ・責任設計の重要性を認識 AIは正しいことを教えてくれる存在とはせず、 現状はもう一人の思考パートナーぐらいで考える
  4. なぜ、AI駆動開発に踏み出すべきなのか? 効率性 実装・設計・テストの自動化によ り、開発スピードが向上 品質向上 抜け漏れの少ないコードレ ビュー、テストケース生成が可 能 ナレッジ共有 曖昧な属人知識を、

    AIが整理・ 構造化してくれる チーム力強化 初学者や非エンジニアも AIを通 じて開発に参加しやすくなる 未来適応 AIとの共創が前提の開発スキ ルが、今後の “標準”になる
  5. AI時代のエンジニアの未来戦略 • AIによる業務自動化の進展: 多くの企業が AIツールを導入し、業務の効率化を図る • エントリーレベルの職の減少: AIの導入により、初級エンジニアの需要が減少 • 中堅エンジニアの役割変化:

    AIの進化に伴い、中堅エンジニアの役割も再定義 • AIスキルの習得: AIツールの活用方法を学び、 AI駆動開発を身につける • 新しい役割への適応: AIオーケストレーターや LLMOps エンジニアなど、新たな職種へのシフト • 継続的な学習とスキルアップ: 技術の進化に対応するため、常に最新の知識を取り入れる 今後起こること ⭐生存戦略