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SAKURA AI Engine introduction and Dev with GenAI

SAKURA AI Engine introduction and Dev with GenAI

2025年12月11日
https://techplay.jp/event/988334
発表資料

さくらの AI Engine 入門
何ができるのか、始め方を、実演を交えてご紹介

生成 AI で macOS アプリ開発
13年の挫折を経て、Xcode素人が1ヶ月でバイナリリリースできるようになった話

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Masahito Zembutsu PRO

December 11, 2025
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Transcript

  1. 前佛 雅人 @zembutsu ES本部 人材企画部 教育企画・推進グループ (いわゆる人事部) ぜ ん ぶ

    つ ま さ ひ と ⚫ サーバに関係する仕事をずっとしていました ⚫ 社内外の教育担当 ⚫ トラクター、田植え機、コンバイン運転できます ⚫ 趣味: ⚫ ランニング ⚫ 料理 ⚫ Factorio 17,000時間超 ⚫ 趣味としての ”生成AI” と個人開発 日本一Dockerに詳しい人事(自称) 本発表の内容は、私個人の見解と経験に基づく共有であり、所属組織の公式見解ではありません。
  2. Contents • さくらの AI Engine 入門 • 何ができるのか/他サービスとの違い • 使い始めるには

    • シンプルな使い方 • 実演 • コントロールパネル • API トークン発行 • コマンドラインで実行 • Open WebUI のデモ • アプリの実行 • 非公式料金シミュレータ 3 • 生成AIでmacOSアプリ開発 • 13年間の挫折を経て、バイナリリリース • 書籍やネットの情報が古い • 相談できない • 私の開発スタイル • 生成AIとの対話(発散→集約) • コンテクスト足りない問題 • LLD (Logbook-Driven Development) • 人間が目標設定 • 人間が手綱を手放さない • GitHubの活用 ※検証中
  3. さくらの AI Engine の使いどころ 6 • 「ちょっと生成 AI を使った何かを試したい」 •

    GPU の用意不要 • あまり学習コストをかけたくない(OpenAI 互換 API) • サーバやインスタンスが不要 or 管理をしたくない • モデルのダウンロード不要(転送時間、ストレージ容量) • 無償プランが欲しい • 国外のサービスは不安・・・
  4. さくらの AI Engine を使うには 7 さくらの AI Engine ⚫ さくらのクラウドと共通のコントロールパネル

    ⚫ 料金(基盤モデル無償 or 従量課金)はクラウド請求と合算 OpenAI 互換 API エンドポイント https://api.ai.sakura.ad.jp/v1 言語モデル RAG プログラムや サービス アクセストークン Playground 利用量モニタ ⚫サーバ不要 ⚫ノートパソコン上からもOK
  5. OpenAI API 互換が意味するところ • 既に慣れていれば、学習コストが低い • 既存のサービスやアプリとの連携・組み込むコストが少ない 8 $ read

    -s $SAKURA_API_KEY $ curl https://api.ai.sakura.ad.jp/v1/chat/completions ¥ -H "Authorization: Bearer $SAKURA_API_KEY" ¥ -H "Content-Type: application/json" ¥ -d '{ "model": "gpt-oss-120b", "messages": [ {"role": "user", "content": "こんにちは!"} ] }’
  6. さくらの AI Engine を使い始めるには? • さくらのクラウドの「プロジェクト」がある場合 • コントロールパネルで「さくらの AI Engine」を選択し、料金を選ぶだけ

    (無償プランあり) • プロジェクトが無い場合・さくらインターネットの会員IDが無い場合 1. 会員IDを作成する 2. さくらのクラウドで、プログラミングを作成する 3. コントロールパネルで AI Engine を選ぶ 17
  7. さくらの AI Engine デモ • コントロールパネルの操作 • API トークン発行 •

    コマンドラインでの実行 • Open WebUI のでも • アプリの実行例 • 非公式料金シミュレータ(試作β) 18
  8. Open WebUI • Docker を使ったセットアップが楽 19 $ docker run -d

    -p 3000:8080 ¥ -v open-webui:/app/backend/data ¥ --name open-webui ¥ ghcr.io/open-webui/openwebui:main エンドポイント入力 アクセストークン入力
  9. 前提 • プログラミング挫折経験 • 小学校1年生 BASIC 言語(SHARP X1) • 得意言語

    • Perl • macOS アプリ開発は苦手意識 • 13年前からチャレンジ • 書籍を購入しても情報が古い • ネットで検索しても解決できない • 身近で気軽に相談できない • 自分の専門領域は「運用・監視」と自負しており、開発者ではないと思い込んでいた 28
  10. 開発過程の変化 • 初期は、個人的な課題を解決するための開発 • 複数画面でトラックパッドが面倒 • キーボードだけで簡単に移動できたら・・・ • 2時間で完成 •

    開発過程で本当に困っている課題を発見 • キーボードショートカットが欲しいのではなく、拡張画面のウインドウ記憶・自動復元 • GitHub で管理 • オープンソース化 (MIT License) • 1ヶ月でバイナリリリース(Notarization、コード署名付き) 35
  11. コンテキスト足りない問題&勝手に作り出す問題 • 一度の会話では開発できない • すぐにセッションの利用上限に到達 • 会話を引き継げない • 私の取り組み方 •

    「ふっかつのじゅもん」方式 →会話の最後にアーティファクトを作成し、別の会話で引き継ぐ • 「後で振り返りのため、これまでの議論内容を網羅し、markdown形式で出力」 43
  12. 開発手法は LLD(Logbook-Driven Development)方式 ※自称かつN=1 • Logbook = “航海日誌” 方式 •

    「六分儀」を使い「星座」を観察するなどし、現在位置の推定、進路、船の状態を記録 • 自然条件など状況に合わせ、調整しながら目的地への到達を目指す • 開発基本方針 • 私がチェックして承認した上で、コード作成に入る • 勝手にコードを書かせない(手戻り防止、無駄な時間・トークン消費を避ける) • DESIGN.md (設計・技術選定・リスク・開発ロードマップなどを集約)の作成 • 迷ったら自分が立ち戻る場所 • GitHub 連携(issueで課題を並列管理。細かなcommitと検証) • 人間が優先度を管理・判断 44
  13. AI駆動・仕様駆動開発と LLD の違い • チャット機能以外、外部ツールを使用しない • エコシステムに依存しない(ベンダーロックインの影響をうけない) • 生成AIはカーナビ(もしくは乗り換え案内)のような位置づけ •

    示す道は、必ずしも正しくない • 「人間が手綱を手放さない」(人間主体) • 運転手のハンドルは決して手放さない、手放してはいけない • 面白いところは自分がするし、責任も自分が負う • 今のところ個人開発どまりか • 組織でスケールするには方法論の確立が必要だが、見いだせていないのが課題 45
  14. 今日の内容 • さくらの AI Engine 入門 • 何ができるのか/他サービスとの違い • 使い始めるには

    • シンプルな使い方 • 実演 • コントロールパネル • API トークン発行 • コマンドラインで実行 • Open WebUI のデモ • アプリの実行 • 非公式料金シミュレータ 47 • 生成AIでmacOSアプリ開発 • 13年間の挫折を経て、バイナリリリース • 書籍やネットの情報が古い • 相談できない • 私の開発スタイル • 生成AIとの対話(発散→集約) • コンテクスト足りない問題 • LLD (Logbook-Driven Development) • 人間が目標設定 • 人間が手綱を手放さない • GitHubの活用 ※検証中