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Generative UI × A2UI で AI エージェントを作った話 AI-DLC も使...

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Generative UI × A2UI で AI エージェントを作った話 AI-DLC も使ってみた!

スライド内のデモは以下から
https://youtu.be/GfKHfBvC7Kw

JAWS-UG AI/ML #38:AIエージェントとAI-DLCで加速する!AI/ML実践LT大会
https://jawsug-ai.connpass.com/event/392819/

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たけのこ

May 28, 2026

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Transcript

  1. Generative UI と A2UI Generative UI とは エージェントがテキストを応答する代わりに、 ボタン・カード・フォームなどの UI

    コンポーネントをリアルタイムで生成する仕組み → 従来の「AI とのチャット」が「AI が作ったインタラクティブな画面」に変わる A2UI とは Generative UIを実装するための仕様の1つ。(Google定めており、現在はv0.9です) エージェントが JSON でコンポーネント定義を送り、フロントエンドが画面として描画する。 → 「どんな画面を出すか」をエージェントが決め、設計図(JSON)をもとにフロントエンドが描く 6
  2. AI-DLC とは AI が計画・実行し、人間が承認する開発手法 AI が詳細な作業計画を作成し、重要な意思決定は人間が行う Phase 1 Inception 要件定義

    ビジネス意図を 要件・ストーリーに 変換 Phase 2 Construction 設計・実装 アーキテクチャ設計 コード生成・テスト Phase 3 Operation デプロイ・運用 インフラ管理 本番環境への展開 9
  3. AI-DLC をどう始めたか Step 1 公式 GitHub から AI-DLC ワークフローを入手 awslabs/aidlc-workflows

    を GitHub から取得して Codex に与えた Step 2 何も知らない状態から Codex に進めてもらう AI-DLC の知識ゼロの状態から Codex がAI-DLCをもとに計画・実行を担い、開発を推進した 10
  4. 良かったこと 1 初心者も始めやすい AIが選択肢を提案するので ユーザーは提案から決める AIが主導してくれる ので進めやすい 2 途中の成果物が残 る

    選択結果が ファイルに残るため、 振り返りに活かせる 3 ゴールや成果が明 確 「次に何をするべきか」 を考える必要がなく、 開発者は 思考と判断に集中できる 11 例
  5. この後の課題と対処 課題① 一人だとステージが多く、 大量の成果物確認を一人でこなすのが大変 対処 人が見る観点を絞る(課題・懸念・影響範囲) 課題② AI と自分の判断軸がズレていて 認識合わせに時間がかかる

    対処 自分がどのような軸で判断するか 最初に伝えておく(コスト?最新技術?など) 課題③ 自分の知識の外では AI の提案を正しく評価で きない 対処 自分が判断できるレベルに情報を抽象化する AI が誤ったとき気づき・カバーできるかが人間の役割 分からなければ観点を絞り、抽象化して判断してみる(従来の開発でいう PL とかの業務に近い気がする...) 12