AI Coding Agent Enablement - エージェントを自走させよう

AI Coding Meetup #1 https://layerx.connpass.com/event/347094/

https://youtu.be/Q783txBWcOM?t=1339

Transcript

1. AI Coding Agent Enablement ~エージェントを させよう~ 自走 @yukukotani 2025/04/08 - AI Coding Meetup #1
2. 自己紹介 Yuku Kotani VP of Technology @ Ubie, Inc. @yukukotani @yukukotani
3. 今日の趣旨 コーディングエージェントをイネーブリングして自走させたい！ ベースとなる考え方と、具体的なアプローチを紹介します
4. 自走ってなんだろう？
5. 自走 = Human-in-the-Loop をなるべくやらない Copilot時代はスニペット単位でHuman-in-the-Loopを回していた Agent時代にはできるだけ自律的に判断させて1ループの作業単位を大きくしたい
6. auto-run (Yolo) mode で自走完了ではない auto-run は検証をスキップしてくれる機能であって、 本質的に必要な検証を行ってくれる機能ではない
7. デフォルトの解空間は大きすぎる デフォルトでは「文法に適合するコード(=パーサー検証)」程度の制約しかなく、 極めて広い解空間でエージェントが動く → 精度が低い 解空間 生成対象の言語のSyntax全体
8. 基本方針：可能な限り解空間を絞る 会社・プロジェクト固有の解空間は本来もっと狭いはず 解空間 会社・プロジェクト固有の
 アーキテクチャ・規約・デザインなど
9. どうやって？
10. (1) 機械的検査
11. 機械的検査で定義した解空間に押し戻す LLMの出力を機械的に受け入れ検査し、NGの場合はフィードバックする 解空間 機械的にフィードバックを与えて 解空間へ押し戻す
12. 古典的な静的解析・自動テスト ’ エージェントにLinterや型チェック、自動テストを実行させ• ’ その結果をもとに自律改善して、passするまで勝手にルーr ’ まずは既存Linterを使ってコーディング規約的な部分を整備するのが簡G ’ その上でプロジェクト固有の具体的なLintルールが伸び9 ’ Ubieの~ ’ モジュラモノリスのモジュールを超えたDBアクセスを禁$ ’ 特定ファイル以外でのLocalStorage読み書きを禁$ ’ etc...
13. なぜ古典的手法？ 7 LLM-as-a-judgeのように先進的な評価手法もあるが、
 コーディングエージェントへのフィードバックには銀の弾丸ではなB 7 非決定論的であり、真の意味で”保証”できなB 7 実行速度が遅く、エージェントのPDCAのボトルネックになる → 古典的な静的解析・自動テストが有効
14. 古典的手法でもやり方はアップデートできそう  PRレビュー内容からLintルールを自動作成して漸進的に育てR  PdMやQAEとの協働したテストファースト実装 w/ コーディングエージェン0  etc...
15. 参考(ちょっと古い) https://zenn.dev/ubie_dev/articles/7bade4112054c8
16. (2) コンテキスト注入
17. 解空間の定義をLLMに与える 何らかの方法でLLMに「解空間の定義」を与える 代表的には Cursor Rules / Cline Rules など 解空間 会社・プロジェクト固有の
 アーキテクチャ・規約・デザインなど
18. 例：デザインシステム(Ubie Vitals)のMCP化 ユーザーはFigmaのURLを入力する
19. 例：デザインシステム(Ubie Vitals)のMCP化 Figma MCP でデザインデータを取得 Ubie Vitals MCP で必要なコンポーネント、トークンを取得
20. 例：デザインシステム(Ubie Vitals)のMCP化 デザインシステムの資産を参照して 完成度の高い実装ができる MCP実装は超ナイーブで、 コンポーネント実装(Reactコード)を返すだけ
21. 参考 https://zenn.dev/ubie_dev/articles/f927aaff02d618
22. なんでMCP？ Rulesじゃダメ？ u MCPとRulesの違‡ u MCPはオンデマンドに情報を取ってきてコンテキストに入れ2 u Rulesは事前にすべての情報をコンテキストに入れてお0 u Figma MCPは動的な外部リソースをフェッチするのでMCPがマッチす2 u Ubie Vitals MCPは静的コンテンツなので本質的にはRulesで良いはず
23. なんでMCP？ Rulesじゃダメ？ C 単に現行モデルやエージェントの性能特性として、MCPの方がうまくいったので
 Ubie VitalsではMCPを使ってい’ C 事前に全てをRulesに入れるとぼやけてしまい、使ってほしい情報を使わなかっ… C ただし、ロングコンテキストの性能改善が著しいので、近いうちにこういうMCP の使い方はなくなるかも ともかく、コンテキストへの入力方法は瑣末な問題で、 入力するに値する情報（ドキュメント、デザインシステム、etc...）の整備が重要
24. ところで開発の”loop”って コーディングだけ？
25. DevOps全部やってほしい！
26. DevOps全部やってほしい！
27. CursorにPdM機能も持たせる – 次のようなデータソースを MCP or CLI で繋げB – ユーザーログ、メトリクス (BigQuery, Lightdash„ – 事業戦略、OKR (Notion„ – チケット (Jira„ – Why/Whatの探索からAC設定まで壁打e – 最後に「じゃあこれで」と実装開始
28. 参考 https://note.com/guchey/n/n773a2efd78cf
29. DevOps全部やってほしい！ メトリクスから次のPBIへの 示唆を自動的に抽出 ユーザーログなど参考に 探索的テスト システムメトリクス、ユーザーログなどから 問題検出して切り戻し まだやれてないことが無限に
30. まとめ ' エージェントを自走させるためにはEnablingが必3 ' ジュニアエンジニアのアナロジーで課題を拾いやす@ ' ソリューションは古典的手法を活かしつつも、
 人間ではなくLLMの特性からゼロベースで考えU ' そしてコーディングエージェントからフルサイクル開発エージェントへ
31. ありがとうございました