【イベントレポート】吉祥寺.pm38【オンライン】 #kichijojipm

いつも記事を読んでいただきありがとうございます！
モブエンジニア（[@mob-engineer](https://qiita.com/mob_engineer))です！

今回は2025.04.22（火）に開催した**吉祥寺.pm38【オンライン】**へ参加しましたので、アウトプットとしてイベントレポートを執筆しました。

初見の方でもサクッと読めるように平易な表現で執筆しておりますので、お気軽に読んでいただければ幸いです。

:::note info
誤字脱字、わかりづらい表現、認識相違などは極力なくすように心がけています。そのうえで、リアルタイムで執筆しておりますので、誤字脱字、わかりづらい表現、認識相違などがあるかもしれません。
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:::note info
今回、私も登壇していますがその部分は割愛しております。
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#### イベントページ

https://kichijojipm.connpass.com/event/347729/

# 目次
- トーク
    - AIコーディングの理想と現実
    - 最近のAI活用開発
    - NotebookLM AgentSpaceを利用した開発体験
    - 推論スキルを向上させるための生成AI利用法
- LT
    - 生成AI開発プロジェクトの現状
    - 疎結合好きだけど人に頼ります
    - クラウド開発環境Cloud Workstationsの紹介
- まとめ

## トーク

### AIコーディングの理想と現実

#### 登壇資料

https://speakerdeck.com/tomohisa/aikodeingunoli-xiang-toxian-shi

- 自己紹介
    - SEKIBAN開発者の方
        - （個人的意見）カリフォルニアからの参加は凄すぎる！！
- 参加型登壇
    - リアルタイムアンケート
        - アンケートを見るとほとんどの方が利用している
        - 利用している生成AIアプリはCopilotが多い
        - 生産性に関しても向上しているといった意見が多い
        - モデルとしてSonnet関連が多く利用されている
        - コードチェックに関してはしっかり見る人が多い
        - 目Grep対策としてXやYoutubeが多い
        - 生成AIを用いた学習としてフロントエンドが多い
- 生産性向上の実体験
    - イベントソーシングフレームワークSEKIBAN開発でも貢献している
        - （個人的意見）真似プログラミングの考えは面白いわね
    - タスクリスト＋タイムスタンプ用設計ファイルを作成し設計を行っていく
        - （個人的意見）興味深い話過ぎる
    - 成功の前提条件として基礎知識を押さえておくことが必要
    - Vibe（雰囲気）コーディングなる考え方も生まれてきている
        - （個人的意見）コードの民主化が進んでいるって感じですね～
- 生成AIのむずかしさ
    - Vibeコーディングだけだとうまくいかない
        - （個人的意見）イベント駆動開発は面白すぎる
        - （個人的意見）デバッグ回りはなるほどって印象ですね
    - APIを利用したほうがコストが安くなる
- 生成AIの在り方
    - AIが苦手な領域も徐々に克服していっている
    - 開発者の役割が変わっていっている
        - （個人的意見）分かりみが深い話ですね
        - （個人的意見）コーディングはAIに任せる世界がやってくると思いますね

### 最近のAI活用開発

#### 参考サイト

https://toggle.co.jp/

- 自己紹介
    - Toggle holdings所属のCTOの方
    - Perl界隈出身の方
        - （個人的意見）吉祥寺.pmもPerlコミュニティですからね
- V0でいろいろ動かしてみた
    - 障害が発生してしまい動かない状況
    - 社内でもエントリーシート分析で利用している
    - 大抵のWebアプリはプロンプトで生成できる世界
        - （個人的意見）コンテキストサイズが確かになぁ
    - V0と連携しているサービスは多種多様
- 社内事例
    - 社内チャットボットなどで利用している
    - コンテキスト数が多くなるとコストが高くなる
        - いかにコンテキストを減らすかが重要だったりする
    - 従業員行動評価もLLMでフィードバックできるようにしている
        - （個人的意見）半期の行動評価もLLMに任せられるのは初耳
        - （個人的意見）人の目より妥当な回答が出そうですね！
- まとめ
    - AIがあることを前提とした開発の在り方にシフトしていく
    - 人間はより人間らしい生産活動にシフトしていく

### NotebookLM AgentSpaceを利用した開発体験

#### 参考サイト

https://notebooklm.google.com/?original_referer=https:%2F%2Fwww.google.com%23&pli=1

https://cloud.google.com/products/agentspace?hl=ja

- 自己紹介
    - スリーシェイク所属のSREエンジニア
    - 前職ではToC向けのアプリケーション開発を行っている
    - Google Cloud Partner Top Engineerに選出された方
    - 生成AIを用いてSRE自動化推進を行っている
- 生成AIを用いた開発者体験
    - 悩みポイントとして調査がある
        - （個人的意見）技術選定では悩みますね
- NotebookLMとは
    - 外部データ、自ら作成したメモをデータソースとして要約・分析・情報抽出ができる
    - 使いどころとして資料の分析・要約が行える
    - 会話形式での説明⇒耳から情報が得られるためインプット効率が良い
    - イベントレポートの作成・新技術の概要・会議要約で利用している
- デモ
    - AI開発支援ツール比較アプリ
    - マインドマップも表示することができる
        - （個人的意見）サクッと作れるのであれば作ってみたいですね～
- Agentspace
    - ざっくり言えば**データソースとAIエージェントを組み合わせたもの**
    - Agentを介して画像出力もできる
        - （個人的意見）Google Calenderと連携しているのはうれしいですね
- まとめ
    - NotebookLM単体であれば無料で利用できる
        - （個人的意見）Agentを利用しようとすると課金が発生するんですね
        - （個人的意見）句を詠む文化がいいですね～

### 推論スキルを向上させるための生成AI利用法

#### 参考サイト

https://www.amazon.co.jp/dp/4866800615

- 自己紹介
    - ゆめみ所属のビジネスアーキテクトの方
- ターゲット
    - イベントに参加しているが推論を使いこなせていない方
        - （個人的意見）分かりみが深い話ですね
- 伝えたいこと
    - 推論を自分で立てたうえで自分で行っていく
        - （個人的意見）推論に関しては確かに人間が行ったほうがいいですね
- 推論の概要説明
    - 複数の出来事から仮説を構築⇒検証していく
    - 帰納法（複数事実から法則をあぶりだす）や演繹法（三段論法）を活用してみる
        - （個人的意見）この考えはめちゃくちゃ重要ですね
    - アブダクション（起きた結果からさかのぼって原因を特定する）を活用するのも必要
        - （個人的意見）確かに、複数の考え方を組み合わせたほうが効果はありますね～
    - 書籍として**推論の技術**がおススメ
- 設計思考の横展開
    - 設計原則のサイクルでも推論の考えが活用できる
- プロンプト活用事例
    - 開閉原則×セキュリティ信頼境界設計
        - （個人的意見）確かに仮説立ててアウトプットを見るのは重要ですね
    - CCP×セキュリティアーキテクチャ（横展開）
    - SOLID×データアーキテクチャでも活用できる
- まとめ
    - 生成AIには実験結果部分のみを任せるのがベター

## LT

### 生成AI開発プロジェクトの現状
- 自己紹介
    - DELTA所属のエンジニアの方
    - 直近ではLangChainなどの生成AIを利用したアプリ開発
- 課題
    - ソフトウェアエンジニアがいない状況
    - 機械学習・AIエンジニアがアプリケーションを開発している
    - UIまわりに関してもStreamlit、Gradioを利用すれば運用できる
        - （個人的意見）Streamlitは環境構築しやすいですよね
- 参画してみて感じたこと
    - 生成AIを利用したアプリケーション開発も普通のアプリケーション開発と同じ
    - 生成AIの知識は現場でキャッチアップすれば何とかなる
        - （個人的意見）非エンジニアでも入れる世界だから分かりみが深すぎる

### 疎結合好きだけど人に頼ります
- 自己紹介
    - DeNA所属のエンジニアの方
    - フロント・バック・インフラをメインに事業開発している方
- 開発環境
    - 人間がドライバの場合：JetBrainsを利用している
        - Copilotは入れているが自分でコードを執筆
    - AIがドライバの場合：Cursor
    - それ以外の調査の場合：Gemini
- Cursorを用いた開発
    - TDDのように開発を行っている
        - 特に大切なのは仕様設計フェーズ・テスト設計フェーズ
            - コンテキストを持っていないので教え込むことが必要
                - （個人的意見）このあたりは分かり紙深いですね
            - テスト設計に関してもAIが得意だったりする
- 開発者体験の最新事情
    - 受動的でなく静観しながら情報を収集していく
        - （個人的意見）このあたりの話は分かりみが深いですね
    - 生成AIをうまく使いこなすために**勉強を行っていく**ことが大事

### クラウド開発環境Cloud Workstationsの紹介

#### 参考サイト

https://cloud.google.com/workstations?hl=ja

- 自己紹介
    - スリーシェイク所属のフルスタックエンジニアの方
- 開発環境構築は開発サイクルにおけるトイル
    - ジョイン人数に応じて開発環境構築が発生する
        - （個人的意見）開発環境構築は確かにトイルですね
    - 方法としてローカル環境の自動化 or クラウド開発環境の利用
        - クラウド開発環境を利用することでチーム全体へ同じ環境を一瞬で提供可能
        - （個人的意見）たしかにクラウドを利用したほうがいいですね
- Cloud Workstations
    - ざっくり言えば**Google製クラウド開発環境アプリ**
        - Google Cloudとシームレスに統合されている
    - 一部Microsoft製拡張機能が利用できない場合もある

## まとめ

生成AIの最新事情についてキャッチアップすることができました。そのうえで、私がまだ触れていないアプリケーションの情報を得ることができましたので、この後触ってみたいと思います。

最後まで、記事をお読みいただきありがとうございます！

#### PS

本日イベントで登壇した資料です！！

https://speakerdeck.com/masakiokuda/yoriliang-ikai-fa-zhe-ti-yan-woshi-xian-surutameni-kai-fa-chu-xin-zhe-gagan-zitasheng-cheng-ainoke-neng-xing