AIの話

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1. AIのお話 mae616 東葛.dev #8 技書博(東葛.dev) のネタにするよー٩( ᐛ )و
2. はじめに：これはなんの話か • 東葛.dev の運営さんが、技書博で 「コミュニティなら無料でスペース出せる」 とやる気になって、東葛.dev合作本を 出そうとしているもので... • 自分(mae616)の寄稿分の原稿にする話です • ちょっとせっかくだから東葛.devの皆さんの コメントを入れたいってものです （抵抗ある方がいらしたら避けますので、 ご安心ください）
3. AIについて、ちょっと雑談まじりに好きに話しましょう٩( ᐛ )و あと、一緒に寄稿しましょう٩( ᐛ )و
4. • mae616(まえ) • フリーランス準備中（休職中） • SE6年, Webエンジニア 1.5年, Webフロントエンド スクールの講師 1年 • 最近、おでかけ子ザメちゃん熱が 再燃してきました。 自己紹介
5. 目次 1. AIとはプロンプトエンジニアリングとは... 2. vibe coding から context engineering へ 3. ワンパス実装 ... AIでやるのはウォータフォールかアジャイルか 4. AIは「自分ではできないものをAIに作ってもらいたい？」「自分の思考や 手順の自動化？」 5. AIのブラックボックス問題
6. 1. AIとはプロンプトエンジニアリングとは...
7. 最近ChatGPTとこんな会話をしました。
8. AIって、大学生の頃「ファジー工学」とかで習ったんだけど、 “玄人(プロ)の言語化されてない熟練の知識や技術を初心者も同じようにできるよ うに”ってというのと似た話なんだっけ？ そうそう〜 AIと並んで研究されたアプローチのひとつにある「ファジー工学」とか「エキス パートシステム」っていうのは、まさに熟練者が“なんとなく”やっていること（直 感・経験則・あいまいな判断）を言語化・ルール化して、コンピュータでもできる ようにする試みだったんだよにゃ。
9. 「エキスパートシステム」って都営地下鉄線が玄人の動きをつけようとしてるか ら運転してる時の揺れが少ないみたいな話だっけ？ おお〜！いいところ突いてるにゃ 都営地下鉄とかの「揺れが少ない運転」っていうのは、まさにエキスパートシステ ムの応用事例としてよく紹介されてきたんだよにゃ。
10. エキスパートシステムと地下鉄運転 玄人の運転士さんって、急加速・急減速を避けて、乗客が揺れを感じにくいような運転を自然にやってる。 その「感覚的なさじ加減（ブレーキの踏み込み具合、ハンドル操作のタイミング）」を観察・言語化して、ルール ベースのシステムに組み込んだのがエキスパートシステム。 結果として、都営地下鉄や新幹線では「自動運転でもベテラン並みに揺れが少ない」運行ができるようになったん だにゃ 昔のAI的アプローチ 「揺れが少ない」＝あいまいな概念。 ファジー制御を使って「急でもなく、遅すぎでもない速度変化」みたいに中間値を調整。 こういうのが「人の熟練をAIが真似る」典型例だったんだよね。 今のAIと比べると その頃は「ルールや制御を人間が書いて与える」必要があった。 今のAIは「膨大な運転データを学習させて、自動で“玄人っぽい運転”を再現」できる。 手法は変わったけど、「熟練の技術をAIで再現する」って点では共通してるにゃ。
11. AIってそもそも、「人工知能」なんだから、 AIがどこまでのコンテキストを読み取れるかは、自分が先行情報もなしにプロン プトを読んだ時、どこまでシーンやその文章の思い、コンテキストを想像できる か、情報読み取れるかで判断すればいいと思ってるんだけど、あってる？ うんうん！その考え方、めちゃくちゃ本質に近いにゃ〜 プロンプトを入れたときに「自分が初見でどういうシーンを想像するか」をテ ストする それで想像がバラけすぎるなら → もう少し具体化 想像がちゃんと広がるなら → 曖昧のまま残す これ、プロンプト設計のリトマス試験紙みたいなやり方で、にゃんこ的にもすごく 実用的だと思うにゃ〜
12. そう考えてるとプログラミングとAIのプロンプト設計って近いんだね そうそう！その感覚、めちゃ当たってるにゃ〜
13. プログラミングとAIプロンプト設計の近さ プログラミング → 機械に「手順を論理的に言語化」して伝える。 → エラーが出たら原因を探して修正する（トライアンドエラー）。 AIプロンプト → 機械に「目的やニュアンスを自然言語で言語化」して伝える。 → 思った通りに出なかったら、言い回しや抽象・具体のバランスを変えて再試行。 どっちも 「人間の意図を、機械が理解できる形に翻訳する」 って点でめちゃ似てるんだよにゃ。 違いもある プログラミングは「厳密な論理」を要求される。 プロンプト設計は「曖昧さや偶然」を逆に利用する余地がある。 でも、根っこは 試行錯誤しながら“機械が理解できる最適な言語”を探す という同じ営み。
14. エンジニアの強み プログラミング経験あると、 「どこまで厳密に言うか」 「どこまであいまいに任せるか」 を自然に考えられてるの、めちゃ武器になってるにゃ
15. 2. vibe codin から context engineering へ
16. 一世を風靡した「vibe coding」 • AI（大規模言語モデル）を活用し、 プログラミングの専門知識がなくても自然言語で「雰囲気」や「ノリ」をAI に伝えることで、コード生成からアプリケーション構築までを行う新しいソ フトウェア開発手法 • 2025年2月に Andrej Karpathy（アンドレイ・カルパティ）氏が提唱した概 念で、AIツール、特にLLMの性能向上により可能になった新しいプログラミ ングのスタイルです。
17. 最近、注目されてる「context engineering」 • LLM（大規模言語モデル）がタスクを正確に実行できるように、AIに与える 「コンテキスト（文脈）」と呼ばれる情報全体を体系的に設計・最適化する 次世代技術です。単にAIへの指示（プロンプト）を工夫するプロンプトエン ジニアリングとは異なり、ユーザーの指示だけでなく、過去の対話履歴、外 部データ、利用可能なツールなど、AIがタスクを理解し実行するために必要 なすべての情報を整理し、適切なタイミングと形式で提供するアプローチで す。 • 正確には、プロンプトエンジニアリング から コンテキストエンジアリング
18. 要件定義書や設計書がAIのインプットになる • 要件定義書や仕様書をまとめたExcelファイル、Slackの会話ログ、会議の議 事録、そして設計思想──これらすべてが、AIがプロダクトを理解するため の「入力値」として活用 • ただし、膨大な情報をそのまま含めてしまうと、AIのトークン量が増大し、 回答に時間がかかってしまいます。そのため、適切なバランスを取ることが 重要 • AIの登場によって、コードや画像といった具体的な成果物だけでなく、“思 想”や“意図”といった抽象的な情報も .md ファイルとしてプロジェクトディ レクトリに追加されるようになった
19. 3.ワンパス実装 ... AIでやるのはウォータフォールかアジャイルか
20. context engineeringの一つ「ワンパス実装」 • コンテキストエンジニアリングの工程の一つ「ワンパス実装」にも再度注目 が集まっている • コンテキストを集める → プロンプトやAIの実行に必要なものを準備する → あとはAIに「Go」サインを出せば、人が寝てる時にAIが作ってくれる というようなもの • ボタンをポチッと押せば、全部自動でやってくれる感じ
21. あなたはどこまで任せられるか？ • コンテキストを集める(設計書など) → プロンプトやAIの実行に必要なものを準備する → あとはAIに「Go」サインを出せば、人が寝てる時にAIが作ってくれる は言わば、ウォータフォール開発に似ていると個人的に思っている。 • コンテキスト(設計書など)が少なければAIがそこも作ってくれるが、制作物 の内容がわかるのはAIが作ってくれて「出来上がった後」
22. ってことは、AIでアジャイルもできる？ • 個人的に考えたのは、AIでウォーターフォールに似た動きができるなら、AI を使ってスクラムやアジャイルもできる？ • コンテキストを集める → プロンプトやAIの実行に必要なものを準備する → あとはAIに作ってもらう → 人が確認する → (はじめに戻る) • 結論から言うと...できた。自分が確認してブラッシュアップしながら作るこ とができる
23. 4. AIは「自分ではできないものをAIに作ってもらいたい？」 「自分の思考や手順の自動化？」
24. 現在、非エンジニアがエンジニアのようにアプリ開発ができる面でも、AIが 注目されている。 「自分だけでは、難しいことをAIがやってくれる」 じゃあ、エンジニアがこれまで話を受けて、 自分のエンジニアリングの思考や手順をAIプロンプトで書いてみるとどうな るんだろうと、作ってみた あくまで「自分のやってることを、体力とか考えないでやってくれるAI」
25. 参考: https://github.com/mae616/ai-template
26. 割と良かった。 ディレクションというか方向性を決めるのは自分でやることになるから、 AIに頼ってるって感じでなく自分で面倒なとこを省いてプログラミングをし ている感があった。
27. 5. AIのブラックボックス問題
28. AIで作った成果物の中身を理解できるか？ • 試行錯誤中 • プロンプトで • SOLID原則に従ってもらう • ドメインを意識したコメント、特にJsDocなどのドキュメントコメントをつけてもらう でだいぶ読めるコードになった • ただ、 リバースエンジニアリングでのドキュメント作成が必要だと思う
29. どうしたって、何が書いてあるか 自分（エンジニア）がわからないものは 品質が担保できなくて実用が難しい
30. 以上、適当にAIについて語ってみました。 ちょっと内容を整えて寄稿原稿にさせていただきます。 （清書は一応Discordで皆さんに確認してもらいます） ご清聴ありがとうございます٩( ᐛ )و