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

Transcript

1. 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 @zembutsu 2025年12月11日 IT-FUKUOKA
2. 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。
3. 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
4. さくらの AI Engine 入門 なにが出来るのか、はじめ方を、実演交えてご紹介
5. さくらの AI Engine • https://www.sakura.ad.jp/aipf/ai-engine/ 5 ⚫ 生成AIアプリ開発用の APIマネージドサービス (2025年9月提供開始) ⚫ OpenAI 互換 API ⚫ すぐ使える言語モデル ⚫ 安心の国内基盤
6. 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・・・
7. 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
8. 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！"} ] }’
9. OpenAI API 互換が意味するところ 9
10. OpenAI API 互換が意味するところ 10 エンドポイント入力 アクセストークン入力
11. さくらの AI Engine – コントロールパネル 11
12. さくらの AI Engine – プラン選択 12
13. さくらの AI Engine – 利用可能なモデル 13
14. さくらの AI Engine - Playground 14
15. さくらの AI Engine – 利用量 15
16. 国内サービス – 約款で入力情報の利用や第三者提供しないことを明示 16 https://www.sakura.ad.jp/corporate/agreement/ https://www.sakura.ad.jp/corporate/wp-content/themes/sakura-corporate/assets/pdf/yakkan_ai-engine.pdf
17. 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
18. 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
19. 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
20. さくらの AI Engine アプリデモ① 20
21. さくらの AI Engine アプリデモ② 21
22. 料金 22 • 基盤モデル無償プラン • 無償範囲を超過するとレート制限 ※ただしRAG保存料金を除く • 従量課金プラン • 無償範囲を超過すると従量課金 • モデルによって料金が異なる
23. 料金シミュレータ ※非公式 23
24. さくらの AI Engine 24 • https://www.sakura.ad.jp/aipf/ai-engine/
25. さくらの AI ソリューション 25 • https://www.sakura.ad.jp/aipf/ai-solution/
26. 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
27. おことわり • 本セクションの情報は、私個人の開発体験における課題共有が目的 • すべて個人意志によるプライベート活動（業務外活動かつ私有機材） • 確立した手法ではないため、実践途中（N=1） 27
28. 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
29. 気づいたら、AI開発が人気のようだ（2025年） • “vibe coding” 2025年2月 29 https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383 ⚫ AI 駆動開発 AI-Driven Development (ADD) ⚫ 仕様駆動開発 Spec-Driven Development (SDD)
30. 議論より実践。まずは作ってみようではないか 30 https://github.com/zembutsu/tsubame ⚫ 対話を中心とした開発 ⚫ ツールや仕組み不要 ⚫ 「LLD」という概念の発見 Logbook-Driven Development
31. 議論より実践。まずは作ってみようではないか 31 https://github.com/zembutsu/tsubame
32. 議論より実践。まずは作ってみようではないか 32 https://github.com/zembutsu/tsubame
33. 議論より実践。まずは作ってみようではないか 33 https://github.com/zembutsu/tsubame
34. 議論より実践。まずは作ってみようではないか 34 https://github.com/zembutsu/tsubame
35. 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
36. 2025年10月17日午前 対話を通した開発の始まり 36 https://claude.ai/chat/10daa838-b251-4ea8-913e-955a59b38899
37. 2025年10月17日午前 対話を通した開発の始まり 37 https://claude.ai/chat/10daa838-b251-4ea8-913e-955a59b38899
38. 2025年10月17日午前 対話を通した開発の始まり 38 https://claude.ai/chat/10daa838-b251-4ea8-913e-955a59b38899
39. 2025年10月17日午前 プロトタイプ試作 39 https://claude.ai/chat/10daa838-b251-4ea8-913e-955a59b38899
40. 2025年11月8日 GitHubで管理開始 40 https://claude.ai/chat/f16aa855-1c53-445d-8724-8c86ee1ec5cc
41. 2025年12月6日 Tsubame v1.2.10 バイナリリリース 41 https://github.com/zembutsu/tsubame/releases
42. なぜ、上手くいったのか • 画像で生成AIに質問を渡す 42 https://claude.ai/chat/aebb440a-d6f5-439f-bc00-e6d9700097a2
43. 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
44. 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
45. 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
46. 振り返り & Q&A recap
47. 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