AIコーディングの最前線 〜活用のコツと課題〜

# 概要

PharmaXでは、AIコーディングを活用して、開発生産性を劇的に向上させています。
メインでCline・Cursorを使っています。

医療・ヘルスケア業界向けのAIエージェントを開発するために新しく立ち上がったAX事業部では、AIコーディング・オンリーという制約で開発しています。

日々の開発の中で培ったノウハウや知見を共有したいと思います。
いくつかの課題も見えてきたので、どう乗り越えたのかということや、今後どう立ち向かおうと考えているのかといったことも共有いたします。

# こんな人におすすめ

- LLMアプリケーション開発の最新トレンドを知りたい方
- AIコーディングを使って実際に開発してみたい方
- AIコーディングを本番開発に導入したい方

# 対象者
- LLM・AIの基礎知識のある方（数学的な話はあまり出てきませんが、LLMとは？のような基礎的な解説はしません）
- 少しでもLLMを活用したアプリケーション開発をしたことがある方
- AIコーディングを少しでも触ってみたことがある方

Transcript

1. 2025.4.22 #pharmax_tech AIコーディングの最前線 〜活用のコツと課題〜
2. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 2 自己紹介 上野彰大 PharmaX共同創業者・CTO/AX事業部長 好きな料理はオムライスと白湯とコーラ マイブームはLLMとRust X：@ueeeeniki
3. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 3 個人でも勉強会コミュニティ StudyCoも運営
4. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 4 自社としては LLMを中心に勉強会を月 1回程度開催
5. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 5 医療アドバイザーに体調 のことをいつでも気軽に相 談できる 相談型医療体験 30種類以上の漢方薬からあ なたに合ったものを月毎に 提案 パーソナライズ漢方薬 定期的に漢方をお届けし、 一人ひとりに寄り添うかか りつけ医療を提供 継続的なかかりつけ 一生涯にわたって寄り添うかかりつけ漢方薬局「 YOJO」
6. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 6 患者向けチャットシステムと薬剤師向け管理画面を自作 患者とのスムーズなコミュニケーション 薬剤師向け管理画面 チャット形式での診断・相談・購入 患者向けチャットシステム
7. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 7 YOJOで稼働する OTC医薬品相談 AIエージェント 患者さまからの一次対応をすべて AIエージェントが行う（裏側では 100近いのプロンプトが稼働） 基本的にはメッセージを自動送信し、必要があれば薬剤師に承認を求める 一次的な漢方選択や、こちらから送信する体調確認などもエージェントが自律的に作成 薬剤師に重要な 返信や判断の確認を依頼 一次的な漢方選択なども行う 薬剤師が返信する場合もある AIエージェント 薬剤師 ユーザー AIが人に指示をするような体験
8. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 8 PharmaXの生成AI領域での強み 複雑な情報処理可能な AIエージェントの作成 多くのAIを協調させる自社独自のナ レッジにより、 これまで専門家にしかできなかったよう な複雑な情報処理を自動化 生産性の向上による 人件費の削減 安全性向上のノウハウ 不正確な回答が許されない領域で 生成AIの回答を厳密に評価し、 誤った回答を生成させないノウハウを 蓄積している 高信頼性AI開発 ソリューション 医療ドメイン知識 医療分野の専門知識と生成 AIの技術 を融合し、 中長期の生成AI活用ロードマップの構 築からPoCまで対応可能 医療×生成AIの 戦略的アプローチ 医療×生成AIで新たな価値を創造
9. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 9 弊社とAX事業のミッション・ビジョン 患者満足度世界一 Mision AIと医療者が連携し、最適な医療とセルフケアをいつでも誰にでも届け られる未来を創る AX事業 Vision
10. 10 （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve We're hiring!!! • AXカンパニーのカンパニーCTO • AXカンパニーのPdM などを募集しております！！ 医療・ヘルスケア業界で AIエージェントを実装していく toB事業を行うAXカンパニーを立ち上げました
11. 11 （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve AIコーディングとは
12. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 12 The End of Programming as We Know It There's a lot of chatter in the media that software developers will soon lose their jobs to Al. 1don't buy it. It is not the end of programming. It is the end of programming as we know it today. 訳）メディアでは、ソフトウェア開発者がすぐにAIに仕事を奪われるという噂 が広まっています。私はこれを信じません。 これはプログラミングの終わりではありません。現在知られている形での プログラミングの終わりなのです。 参考：https://www.oreillv.com/radar/the-end-of-programmind-as-we-know-it/
13. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 13 The End of Programming as We Know It • AI時代のプログラマは「コードを書く人」から「 AIを活用し業務設計する人」へと役割が変化 ◦ プログラマの役割は変わるが、 AIが新たな需要を生み出し、より多くの人が「 AIを活用したプログラミング」に携 わるようになる • AIによる自動化が進む中でも、人間が「最後の 30%」を補完しなければならず、熟練したプログ ラマーの知識が依然として不可欠 ◦ AI 出力のバグ修正・性能チューニング・保守性確保が新たなコア能力 • 職を失うのはプログラマーではなく、あらゆる職務において AI支援プログラマーにならない人々 ◦ ツールを駆使できるジュニア＞使えないシニアという逆転現象、継続学習が必須スキルに AI は置き換えでなくレイヤの削減であるという指摘
14. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 14 コーディング AIエージェントの Cline / Roo Code 弊社ではClineをForkしたRoo Codeを使っている（し、使っている人が多い気がする） https://youtu.be/Fd_UK0zhhAQ?si=3aV7yB4Qol4BcjZH
15. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 15 コーディング AIエージェントの Cline / Roo Code 弊社もClineに最も賭けていると言っても過言ではない https://zenn.dev/mizchi/articles/all-in-on-cline
16. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 16 Roo Codeのコードの解説 Roo Codeもある程度のルール /ワークフローが定義されている 1. 基本的な役割定義： ◦ Rooという名前の高度なスキルを持つソフトウェアエンジニアとして定義されている 2. ツールの定義と使用のルール： ◦ read_file, search_files, list_filesなどのツールが利用可能 ◦ 1メッセージにつき1つのツールのみ使用可能 3. タスク実行の方法論： ◦ ユーザーのタスクを分析し、明確な目標を設定 ◦ 目標を順序立てて実行 ◦ タスク完了時はattempt_completionツールを使用 4. 重要な制約事項： ◦ 質問はask_followup_questionツールを使用してのみ可能 https://github.com/RooVetGit/Roo-Code/tree/main
17. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 17 object.tsのプロンプト 効率的にタスクを実行するための基本的な行動指針を記載
18. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 18 read-file.tsのプロンプト ファイルを読む際のルールを記載
19. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 19 attempt-completion.tsのプロンプト ツールの使用結果を表示するルールを記載
20. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 20 AIチームメイト（エンジニア） Devin
21. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 21 AIチームメイト（エンジニア） Devin SlackやVSCodeの拡張機能からDevinと会話が可能 進捗をSlackのスレッドに報告 完了したら SlackにPRの通知が来る
22. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 22 • レガシー課題：8 年で 600 万行に肥大化した ETL モノリス。データクラス 10 万件、依存70階層 ──通常なら 1,000+ 人・18 か月超の総力戦の見積もり • アプローチ：タスクを水平分割し、「 Devin」を並列化して委任。過去事例でファインチューニング し、Devin 自ら補助スクリプトを生成して自己加速 • 成果 ◦ 開発効率 8–12 倍（1サブタスク40 → 10 分） ◦ 20 倍 のコスト削減（AI稼働費 vs 人件費） ◦ プロジェクトの完了を数ヶ月短縮 Nubank × Devin ─ AIエンジニアが挑んだ 600万行モノリス大改造 実際にDevinを使って劇的な成果を上げた例も出てきている
23. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 23 →Coreプランで試してみて、長時間稼働させられそうなら Teamプランに移行がオススメ Devinの課金プランの比較 • Core プラン（最低20$/月） ◦ 初期費用が安いため導入ハードルが低く、個人や少人数でも使い始めやすい ◦ 長時間（概算で月55〜60時間以上）稼働させる場合には、 Teamプランよりも割高になる • Teamプラン（最低500$/月） ◦ 初期費用が高いため、導入ハードルが高い ◦ あまり使わない月でも$500ドルはかかってしまう ◦ 長時間稼働する場合は割安 ◦ 並列セッション数が無制限など、チーム利用時に有利（今後の発展にも期待） Devinは長時間使う場合は Teamプランの方がお得
24. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 24 Devinのメリット・デメリット • Devinは本当に人のように仕事を任せて放置しておけるというメンタルモデルが他のツールと異 なる ◦ 思考過程を追えないことをデメリットだとする向きもあるが、マインドシェアが取られないと いうメリットはある ◦ もう少し精度高く安定してタスクを任せられるようになると、よりマインドシェアが取られない • DevinはACUあたりの課金であり、Roo CodeでClaude 3.7 Sonnetをフルに使う場合等よりは 安い ◦ Roo CodeでClaude 3.7 Sonnetを使う場合は、1時間あたり20〜30$程度を平気で消費 するのに対し、DevinのTeamプランは8$（1ACU=15分作業に相当、1ACU=$2） “Devin君”と呼びたくなるような使用感
25. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 25 • Roo Code ◦ 弊社で最も使われているツール ◦ Cursorよりも”グイグイ感”が強く、より開発スピードは速いように感じるが一方で、その分 暴走する確率も少し高いように感じる • Cursor ◦ スコープが絞られており、与えるファイルも自分で指定できる場合は、 Cursorが最も安定 性は高い ◦ エンジニアの”補助ツール”な的側面が最も強い • Devin ◦ ”人間味”を最も感じる ◦ 独立した1まとまりのまるっとタスクを任せるのには向いている気がする 弊社（上野）の AIコーディングツールの使い分け 私は下記のようにAIコーディングツールを使い分けている
26. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 26 AIコーディングに対する期待と現実 • 企業としては、中規模以上のアプリケーションに導入して、人と協働して成果を上げてくれること を期待しているはず ◦ 「おれたちがやりたいことはテトリスを作ることじゃない」はず • 一方で、まだ”失敗”することも多く、どのような場面でどのように使うべきかを模索する必要があ る ◦ AIコーディングはルール次第で使いやすさが大きく変わるため、 ルールの整備が肝 ◦ 自社で試行を繰り返したり、実際の他社の事例などを知ることで、ルール整備の工夫や使 いどころを理解する必要がある • もっと使いやすくなってから使おうという姿勢だと遅れを取る ◦ 誰もが何も考えずに依頼を投げて間違いなく完了してくるまでには数年かかる ”完全な”コーディングAIの実現はまだ先の話であり、この数年間は生産性を何倍にできるか？が勝負
27. 27 （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve AIコーディングのルール整備
28. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 28 難しいゲームではあるが、独自のコンテキストは不 要
 ＝必要な情報がすべて揃っていれば複雑なアプリ ケーションも作ることができる 
 なぜテトリスはうまく作れるのか？を考える 参考：『Roo Clineで「一行プロンプト+@」しただけで、約15分でKubernetes上で動くテトリスゲームが無からできました』 テトリスはすでによく知られたゲームであり、 • ゲームのルール・目的
 • ブロックの形状のパターン
 • 操作方法
 • 落下速度
 など必要な情報はすべて事前に揃っている
 テトリスはAIが開発する上で必要な情報はすべて揃っている
29. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 29 開発に必要な情報の種類 開発に必要な情報を事前に揃え、各タスク実行時に必要な情報を過不足なく取ってくることが重要 〇〇をする際には下記のルールに 従ってください。 • ✕✕✕ • 〇〇〇 • △△△ ✕ 選択 コ ン テ キ ス ト アクション 情報の認識 ル | ル 要件定義書 アーキテクチャ図 タスク管理ファイル ER図 関連コード 情報やルールも 選択する 必要がある
30. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 30 Roo Codeのmode Roo Codeにはモードが存在し、弊社ではモードごとのルールを細かく設定するという設計思想 自動作成されたKnowledge 各モードで何をするのかを定義
31. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 31 Roo Codeのrules Roo Codeにはモードが存在し、弊社ではモードごとのルールを細かく設定するという設計思想 各モードのルールを roorulesに記載
32. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 32 Roo Codeの各モードごとのルール設定 Roo Codeにはモードが存在し、弊社ではモードごとのルールを細かく設定するという設計思想 各モードの細かいルールを 記載
33. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 33 ドキュメント整備のルール かなり丁寧にドキュメントを準 備
34. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 34 ドキュメントの書き方（内容）まで細かく指定してる ドキュメントの標準化を 狙っている
35. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 35 Devinのルールは Knowledgeに整理する Devinはknowledgeにルールをためていくイメージ 自動作成されたKnowledge 定期的にknowledgeの整理が必要 • Knowledgeの統廃合・分割
 • トリガーの修正
 など
 セッション中にDevinがどの Knowledgeを使用したかは 「Accessed Knowledge」で確認可
36. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 36 knowledgeを適用するためのルールを設定することが可能 各knowledgeにルールの内容や適用条件を記載する トリガー レポジトリ
37. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 37 AIコーディングによる開発フロー・体験の変化 • ドキュメントを更新してから開発という流れを徹底するようになった ◦ AIに参照させるためのドキュメントが間違っていると、その後の AIによる開発も必ず間違う ため、最初にドキュメントを更新するスタイルが厳格化 ◦ プロジェクトに途中からAIコーディングを導入する場合でも、ドキュメントを作成してから取 り組むようにしている • AIコーディングのルールの振り返りを行うなど、開発前には AIコーディングのルール作りに時間 を使うようになった • ルールが共通化していくことで、少なくとも弊社ではチームや事業ごとの差分は減っていく方向 性 ◦ プロジェクトごとのルールを整備する余地はあるが、面倒なので共通化したい AIコーディングによってこれまでの開発フローや体験とは大きく変わった
38. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 38 AIコーディング課題まとめ 弊社でもかなり試行錯誤中 • 複数レポジトリへの展開の仕方はまだ固まっていない ◦ ナレッジ・ルール管理用の専用リポジトリを作成 ◦ GitHub Actionを通じて配布予定 ◦ モノレポ形式でローカル環境を構築する方法も検討中 • 複数のコーディングエージェント間のナレッジ共有 ◦ ロックインされないように複数エージェントで共有したいナレッジはディレクトリを参照させる 形式で運用しはじめている • AIコーディング時代に適合したプロダクト開発サイクルの構築 ◦ エージェントを育てていくことが生産性の向上につながるため、プロダクト開発サイクルに組 み込んでPDCAを回していきたい
39. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 39 （参考）mizchi/ailab トリガー レポジトリ Roo Codeを使う上でのルールも載っている
40. 40 （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve AIコーディングまとめ
41. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 41 AIコーディングに対する心構え AIコーディングにはこれまでにない心構えが必要 • まずは試してみる&失敗を恐れない ◦ プロジェクト開始時から導入する方が簡単なため、簡単なアプリケーションを作ってみるこ とがオススメ ◦ Git管理を行うことで、失敗しても切り戻せること担保し、とりあえず試してみる • 継続的なキャッチアップをする ◦ 特にルール周りの形式的な変更もまだまだ活発に行われているため、ベストプラクティスも 変わり続ける ▪ ルールの整備のしやすさやルールの適用性が差分になるので、今後もどんどん改善 されていく見込み • チームとして投資する姿勢を明確にする