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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 開局一周年記念大感謝祭なのだ podcast 20250526
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最近、「Devin」のようなコードを自動で書いたり修正したりするAIエージェントが注目されています。Anthropic社が提供する「Claude Code」もその一つで、なんとその仕組みのコードがGitHub上で公開されています。この記事では、この「Claude Code」がどのようにGitHub上で動き、特にAIへの「指示の出し方（プロンプト設計）」がどのように工夫されているかを、新人エンジニアの方にも分かりやすく解説しています。
Claude Code GitHub Actionsとは？
Claude Codeは、GitHub Actionsという開発作業を自動化する仕組みの上で動作するAIエージェントです。プルリクエスト（PR）やIssue（課題）で「@claude」とメンションするだけで、AIがコードの分析、PRの作成、機能の実装、バグ修正などを自動で行ってくれます。
このAIエージェントの大きなメリットは以下の点です。
AIを動かす「プロンプト設計」の秘密
AIエージェントが賢く動くためには、AIに適切な「指示書」、つまり「プロンプト」を与えることがとても重要です。Claude Codeでは、このプロンプトが非常に丁寧に設計されており、AIエージェント開発の良いお手本となります。
プロンプトは大きく分けて以下の要素で構成されています。
特に注目すべきは、AIが実際に作業を始める前に、与えられた情報をもとに「状況を分析し、どんな作業が必要か、どう進めるか」を検討する「分析フェーズ」が設けられている点です。これにより、AIはすぐに作業にとりかかるのではなく、一度立ち止まって計画を立てるため、より適切で安全な行動が期待できます。
まとめ
Claude Codeのプロンプト設計は、AIがコードを自動で処理するだけでなく、開発プロセスに安全かつ効率的に組み込むための多くのヒントを与えてくれます。特に、複雑な状況をAIに正確に伝え、AIの行動を細かく制御し、さらに「できること・できないこと」を明確にすることで、開発者にとって使いやすく、信頼できるAIエージェントを構築する道筋を示していると言えるでしょう。
引用元: https://zenn.dev/gotalab/articles/claudecode_9626d853742423
Googleは年次開発者会議「Google I/O 2025」で、AIアシスタント「Gemini」の大きな進化を発表しました。新人エンジニアの皆さんが押さえておきたい主要なポイントをまとめます。
まず、Geminiには二つの新しい有料プラン「Google AI Pro」と「Google AI Ultra」が登場しました。「AI Pro」（月額20ドル）は、既存の「Gemini Advanced」の名称変更で、チャットAI機能に加え、テキストからノートを作成する「NotebookLM」やAI動画エディター「Flow」などが追加され、より多くの機能が使えるようになります。特に、日本を含む一部地域の大学生は1年間無料で利用可能です。「AI Ultra」（月額250ドル）は、さらに高性能なモデルや実験的なAI機能への早期アクセスを提供し、中でも注目は「Agent Mode」です。これはユーザーの代わりにウェブを閲覧したり、調査したり、Googleアプリと連携して複雑なタスクを自動で処理してくれる、まるでAI秘書のような機能です。
次に、音声対話機能「Gemini Live」が大幅に強化されました。これまでの音声対話に加え、AndroidとiOSデバイスでスマートフォンのカメラ映像や画面をGeminiに共有し、それについて質問できるようになりました。例えば、目の前の物体をGeminiに説明してもらったり、デバイス上の画面内容を分析してもらったりできます。さらに、今後はGoogleマップやカレンダー、タスク管理アプリのKeepなどとも連携し、AIにカレンダーの予定作成や道案内を依頼できるようになる予定です。
また、画像生成モデル「Imagen」は「Imagen 4」に進化し、よりリアルで高品質な画像を生成できるようになりました。テキストの表現力も向上し、Geminiアプリを通じて誰でも試すことができます。動画生成ツール「Veo」も「Veo 3」にアップグレードされ、動画に登場するキャラクターの対話や背景音、効果音といった自然なオーディオを自動で生成する機能が加わりました。テキストで指示するだけで、動画にぴったりのサウンドを付けられるようになり、表現の幅が広がります。
これらの進化により、Geminiは単なるチャットAIを超え、より多機能で日常生活や仕事に深く統合されるAIアシスタントへと変貌を遂げています。特にAgent Modeのような自律的なタスク処理機能は、今後のAI活用において重要なトレンドとなるでしょう。
引用元: https://japan.zdnet.com/article/35233246/
この記事は、LLM（大規模言語モデル）をプログラミング作業に効果的に活用する方法について、シニアエンジニアの実践的な視点からまとめられたものです。新人エンジニアの皆さんにも、将来役立つヒントや、今すぐにでも試せるAI活用術が含まれています。
LLMはコードの作成やデバッグを助ける強力なアシスタントですが、その一方で、使い方を間違えると時間を無駄にしてしまうこともあります。しかし、経験豊富なエンジニアは、LLMをまるで「プログラミングの相棒」のように活用し、作業の効率を大きく向上させています。
具体的には、以下の実践的な使い方が紹介されています。
「セカンドオピニオン」として使う:
LLMを自分のアイデアや書いたコードのレビューに活用します。例えば、「このコードはもっと改善できるか？」「この設計で問題ないか？」といった質問を投げかけ、LLMから別の視点や提案を得ることで、より良い解決策を見つける手助けになります。これは、一人で悩む時間を減らし、多角的な視点を得るのに役立ちます。
「使い捨てデバッグスクリプト」を作る:
プログラムのバグを特定するために、一時的に使うデバッグ用の小さなスクリプトをLLMに作成してもらう方法です。複雑な問題の原因究明に役立つ、特定のログを出力するスクリプトや、特定の条件下で動作を確認するコードなどを素早く生成させることで、デバッグ時間を短縮できます。
コード生成のワークフローに組み込む:
新しい機能やプロトタイプを開発する際、LLMを計画段階から活用します。まずは、作りたいものの「仕様のアイデア出し」をLLMと行い、次に具体的な「開発計画」をLLMと一緒に立てます。その計画に基づいて「コードを生成」してもらい、これを繰り返すことで、効率的に開発を進めます。ただし、LLM任せにせず、人が主導して方向性を決めることが重要です。
プロンプトを文書化する:
LLMに質問や指示（プロンプト）を出す際、うまくいったプロンプトは記録しておくことが推奨されています。どのプロンプトが期待通りの結果をもたらしたかを覚えておくことで、次回以降、より効率的にLLMを活用できるようになります。これは、自分がLLMを使いこなすための「ノウハウ」を蓄積する作業とも言えます。
LLMの特性を理解する:
LLMは非常に賢く見えますが、万能ではありません。完璧な答えを常に返してくれるわけではなく、間違った情報を出力することもあります。LLMはあくまで便利な「道具」であり、その限界を理解した上で、賢く使いこなす視点が重要です。例えば、生成されたコードや情報は必ず自分で確認し、適切に修正する意識が大切です。
まとめると、LLMは開発者の強力な味方になりますが、その力を最大限に引き出すには、適切な使い方と、その限界を理解することが不可欠です。困ったときは、まずLLMに相談し、それでも解決しなければ経験豊富な先輩や同僚に助けを求める、というアプローチも有効です。ぜひこれらのヒントを参考に、日々の開発作業にLLMを取り入れてみてください。
引用元: https://pmbanugo.me/blog/peer-programming-with-llms
「いらすとや」に、猫影ポーズを楽しむ可愛らしいイラストが新しく追加されました！手で猫の影絵を作って遊んでいる女の子のイラストで、見ているだけで心が和みます。資料作成などでちょっとしたイラストが欲しい時に、無料で使える「いらすとや」は私たちエンジニアにとっても心強い味方。息抜きやアイデア出しにも、ぜひ活用してみてくださいね。
引用元: https://www.irasutoya.com/2025/05/blog-post_25.html
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）
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By 株式会社ずんだもん技術室AI放送局関連リンク
最近、「Devin」のようなコードを自動で書いたり修正したりするAIエージェントが注目されています。Anthropic社が提供する「Claude Code」もその一つで、なんとその仕組みのコードがGitHub上で公開されています。この記事では、この「Claude Code」がどのようにGitHub上で動き、特にAIへの「指示の出し方（プロンプト設計）」がどのように工夫されているかを、新人エンジニアの方にも分かりやすく解説しています。
Claude Code GitHub Actionsとは？
Claude Codeは、GitHub Actionsという開発作業を自動化する仕組みの上で動作するAIエージェントです。プルリクエスト（PR）やIssue（課題）で「@claude」とメンションするだけで、AIがコードの分析、PRの作成、機能の実装、バグ修正などを自動で行ってくれます。
このAIエージェントの大きなメリットは以下の点です。
AIを動かす「プロンプト設計」の秘密
AIエージェントが賢く動くためには、AIに適切な「指示書」、つまり「プロンプト」を与えることがとても重要です。Claude Codeでは、このプロンプトが非常に丁寧に設計されており、AIエージェント開発の良いお手本となります。
プロンプトは大きく分けて以下の要素で構成されています。
特に注目すべきは、AIが実際に作業を始める前に、与えられた情報をもとに「状況を分析し、どんな作業が必要か、どう進めるか」を検討する「分析フェーズ」が設けられている点です。これにより、AIはすぐに作業にとりかかるのではなく、一度立ち止まって計画を立てるため、より適切で安全な行動が期待できます。
まとめ
Claude Codeのプロンプト設計は、AIがコードを自動で処理するだけでなく、開発プロセスに安全かつ効率的に組み込むための多くのヒントを与えてくれます。特に、複雑な状況をAIに正確に伝え、AIの行動を細かく制御し、さらに「できること・できないこと」を明確にすることで、開発者にとって使いやすく、信頼できるAIエージェントを構築する道筋を示していると言えるでしょう。
引用元: https://zenn.dev/gotalab/articles/claudecode_9626d853742423
Googleは年次開発者会議「Google I/O 2025」で、AIアシスタント「Gemini」の大きな進化を発表しました。新人エンジニアの皆さんが押さえておきたい主要なポイントをまとめます。
まず、Geminiには二つの新しい有料プラン「Google AI Pro」と「Google AI Ultra」が登場しました。「AI Pro」（月額20ドル）は、既存の「Gemini Advanced」の名称変更で、チャットAI機能に加え、テキストからノートを作成する「NotebookLM」やAI動画エディター「Flow」などが追加され、より多くの機能が使えるようになります。特に、日本を含む一部地域の大学生は1年間無料で利用可能です。「AI Ultra」（月額250ドル）は、さらに高性能なモデルや実験的なAI機能への早期アクセスを提供し、中でも注目は「Agent Mode」です。これはユーザーの代わりにウェブを閲覧したり、調査したり、Googleアプリと連携して複雑なタスクを自動で処理してくれる、まるでAI秘書のような機能です。
次に、音声対話機能「Gemini Live」が大幅に強化されました。これまでの音声対話に加え、AndroidとiOSデバイスでスマートフォンのカメラ映像や画面をGeminiに共有し、それについて質問できるようになりました。例えば、目の前の物体をGeminiに説明してもらったり、デバイス上の画面内容を分析してもらったりできます。さらに、今後はGoogleマップやカレンダー、タスク管理アプリのKeepなどとも連携し、AIにカレンダーの予定作成や道案内を依頼できるようになる予定です。
また、画像生成モデル「Imagen」は「Imagen 4」に進化し、よりリアルで高品質な画像を生成できるようになりました。テキストの表現力も向上し、Geminiアプリを通じて誰でも試すことができます。動画生成ツール「Veo」も「Veo 3」にアップグレードされ、動画に登場するキャラクターの対話や背景音、効果音といった自然なオーディオを自動で生成する機能が加わりました。テキストで指示するだけで、動画にぴったりのサウンドを付けられるようになり、表現の幅が広がります。
これらの進化により、Geminiは単なるチャットAIを超え、より多機能で日常生活や仕事に深く統合されるAIアシスタントへと変貌を遂げています。特にAgent Modeのような自律的なタスク処理機能は、今後のAI活用において重要なトレンドとなるでしょう。
引用元: https://japan.zdnet.com/article/35233246/
この記事は、LLM（大規模言語モデル）をプログラミング作業に効果的に活用する方法について、シニアエンジニアの実践的な視点からまとめられたものです。新人エンジニアの皆さんにも、将来役立つヒントや、今すぐにでも試せるAI活用術が含まれています。
LLMはコードの作成やデバッグを助ける強力なアシスタントですが、その一方で、使い方を間違えると時間を無駄にしてしまうこともあります。しかし、経験豊富なエンジニアは、LLMをまるで「プログラミングの相棒」のように活用し、作業の効率を大きく向上させています。
具体的には、以下の実践的な使い方が紹介されています。
「セカンドオピニオン」として使う:
LLMを自分のアイデアや書いたコードのレビューに活用します。例えば、「このコードはもっと改善できるか？」「この設計で問題ないか？」といった質問を投げかけ、LLMから別の視点や提案を得ることで、より良い解決策を見つける手助けになります。これは、一人で悩む時間を減らし、多角的な視点を得るのに役立ちます。
「使い捨てデバッグスクリプト」を作る:
プログラムのバグを特定するために、一時的に使うデバッグ用の小さなスクリプトをLLMに作成してもらう方法です。複雑な問題の原因究明に役立つ、特定のログを出力するスクリプトや、特定の条件下で動作を確認するコードなどを素早く生成させることで、デバッグ時間を短縮できます。
コード生成のワークフローに組み込む:
新しい機能やプロトタイプを開発する際、LLMを計画段階から活用します。まずは、作りたいものの「仕様のアイデア出し」をLLMと行い、次に具体的な「開発計画」をLLMと一緒に立てます。その計画に基づいて「コードを生成」してもらい、これを繰り返すことで、効率的に開発を進めます。ただし、LLM任せにせず、人が主導して方向性を決めることが重要です。
プロンプトを文書化する:
LLMに質問や指示（プロンプト）を出す際、うまくいったプロンプトは記録しておくことが推奨されています。どのプロンプトが期待通りの結果をもたらしたかを覚えておくことで、次回以降、より効率的にLLMを活用できるようになります。これは、自分がLLMを使いこなすための「ノウハウ」を蓄積する作業とも言えます。
LLMの特性を理解する:
LLMは非常に賢く見えますが、万能ではありません。完璧な答えを常に返してくれるわけではなく、間違った情報を出力することもあります。LLMはあくまで便利な「道具」であり、その限界を理解した上で、賢く使いこなす視点が重要です。例えば、生成されたコードや情報は必ず自分で確認し、適切に修正する意識が大切です。
まとめると、LLMは開発者の強力な味方になりますが、その力を最大限に引き出すには、適切な使い方と、その限界を理解することが不可欠です。困ったときは、まずLLMに相談し、それでも解決しなければ経験豊富な先輩や同僚に助けを求める、というアプローチも有効です。ぜひこれらのヒントを参考に、日々の開発作業にLLMを取り入れてみてください。
引用元: https://pmbanugo.me/blog/peer-programming-with-llms
「いらすとや」に、猫影ポーズを楽しむ可愛らしいイラストが新しく追加されました！手で猫の影絵を作って遊んでいる女の子のイラストで、見ているだけで心が和みます。資料作成などでちょっとしたイラストが欲しい時に、無料で使える「いらすとや」は私たちエンジニアにとっても心強い味方。息抜きやアイデア出しにも、ぜひ活用してみてくださいね。
引用元: https://www.irasutoya.com/2025/05/blog-post_25.html
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）