どこまでをAIに任せるべきか 2025/10/29 Cursor Meetup Tokyo #02 登壇資料

実際にDreamCoreを開発している経験から、
AIを使って開発する上での考え方などのリアルな知見をお話しします。

Transcript

1. どこまでをAIに任せるべきか 実際にプロダクトを開発して得た知見 rikuo | DreamCore開発者 Cursor Meetup Tokyo #2 2025/10/29
2. 自己紹介 X: @riku720720 ソフトウェア開発歴:10年 　　→ゲームやWebアプリの趣味開発 今年3月に高専を卒業 ゲーム版TikTok - 『DreamCore』の開発 　　→Cursorを使って開発。設計・実装・運用を担当 Cursor歴:約1年 (2024年7月~) りくお
4. 『dreamcore.gg』で検索すると遊べます！
5. 本題： どこまでをAIに任せるべきか 「実際、どれくらいAIに任せていますか？」 実際にプロダクトを開発して得たリアルな知見
6. 「実際、どれくらいAIに任せていますか？」 「どのくらいコードを読んでいますか？」
7. 読 ん で い る 読 ん で い な い vibe coding AI任せ 人間に主導権 引用： 131. AIコーディングの現在地 w/ twada (https://fukabori.fm/episode/131) どのくらい生成AIに任せているかをあらわす指標/Mitsuyuki.Shiiba(https://bufferings.hatenablog.com/entry/2025/10/02/235024) 前提：どのくらい生成AIに任せているかを表す指標(引用) コードは 全てAI生成 context engeneering
8. 読 ん で い る 読 ん で い な い 引用： 131. AIコーディングの現在地 w/ twada (https://fukabori.fm/episode/131) どのくらい生成AIに任せているかをあらわす指標/Mitsuyuki.Shiiba(https://bufferings.hatenablog.com/entry/2025/10/02/235024) 前提：どのくらい生成AIに任せているかを表す指標(引用) 人がボトルネックになって 生産性を上げにくい AIの活用で生産性を上げやすい →開発効率UP コンテキストが 小さいタスク
9. 読 ん で い る 読 ん で い な い 引用： 131. AIコーディングの現在地 w/ twada (https://fukabori.fm/episode/131) どのくらい生成AIに任せているかをあらわす指標/Mitsuyuki.Shiiba(https://bufferings.hatenablog.com/entry/2025/10/02/235024) 前提：どのくらい生成AIに任せているかを表す指標(引用) コンテキストエンジニアリング がしやすく、AIを制御しやすい →開発効率UP AI任せでは成功確率が低く、 完了に時間がかかる コンテキストが 大きいタスク
10. 読 ん で い る 読 ん で い な い Cursor Chat Cursor Tab が活躍する部分 Cursor Web Cursor BG Agent が活躍する部分 vibe coding AI任せ 人間に主導権 context engeneering
11. 読 ん で い る 読 ん で い な い 引用元の記事のなかでは... プロダクションコード 使い捨てプロトタイプ ドキュメント 自分専用ツール
12. 読 ん で い る 読 ん で い な い 僕の所感 プロダクションコード の中でも、細かく分類できる
13. タスク：◦◦◦◦◦◦◦ これはAIに任せられる？
14. AIに任せる３つの判断軸 ①時間軸 ②影響範囲 ③汎用性 ポイント：一見同じ機能でも、用途によって異なる
15. ①時間軸 頻繁に変わる ずっと使い続ける 短期的 長期的 読 ん で い る 読 ん で い な い 人間 AI context 大 context 小
16. ②影響範囲 影響範囲(小) 影響範囲(大) スコープ小/局所的 読 ん で い る 読 ん で い な い 人間 AI スコープ大/全体的 context 大 context 小
17. ③汎用性 専門的・目的特化 汎用的・抽象化 読 ん で い る 読 ん で い な い 人間 AI context 大 context 小
18. 具体例 読 ん で い る 読 ん で い な い 人間 AI /layout.tsx フロントエンドロジック DB設計 外部APIとの連携(/libs) UIプロトタイプ 汎用関数(/utils) 専用関数 バックエンドロジック /page.tsx ユーザー認証 /middleware.tsx 専用コンポーネント コア機能 周辺機能 context 大 context 小 長期的・全体的・汎用的 短期的・局所的・専用的
19. クイズ：これはAIに任せられる？ お問い合わせフォーム １週間だけ使いたい 依存関係は少ない お問い合わせのみに使いたい
20. クイズ：これはAIに任せられる？ お問い合わせフォーム １週間だけ使いたい 依存関係は少ない お問い合わせのみに使いたい 短期的 影響範囲小 専門的
21. クイズ：これはAIに任せられる？ お問い合わせフォーム ずっと使う予定 依存関係が複雑 お問い合わせ以外にも使いたい
22. クイズ：これはAIに任せられる？ お問い合わせフォーム ずっと使う予定 依存関係が複雑 お問い合わせ以外にも使いたい 長期的 影響範囲大 汎用的
23. 応用クイズ：これはAIに任せられる？ 「ユーザー検索機能」 依存関係がやや複雑そう すでにある仕組みの上に載せたい コンテキストがでかそう...
24. 応用クイズ：これはAIに任せられる？ 「ユーザー検索機能」 ユーザー取得用関数 検索窓UI 検索用フロントエンドロジック →すでに実装済み ＆コードを読んでいるので判断可能 依存関係がやや複雑 すでにある仕組みの上に載せたい コンテキストがでかそう...
25. 読 ん で い る 読 ん で い な い 枝 幹 ユーザー取得用関数 検索窓UI ユーザー名以外の検索用フロン トエンドロジック 「ユーザー検索機能」 すでに実装済み&コードを読んでいる 長期的・全体的・汎用的 短期的・局所的・専用的 土台部分
26. 読 ん で い る 読 ん で い な い 枝 幹 ユーザー取得用関数 検索窓UI ユーザー名以外の検索用フロン トエンドロジック 「ユーザー検索機能」 すでに実装済み&コードを読んでいる 長期的・全体的・汎用的 短期的・局所的・専用的 土台部分
27. 実際の例：AIに丸投げできたタスク ユーザー検索機能 前提： ユーザー検索用関数、 検索窓UI、 ユーザー以外の検索ロジックは実装済み プロンプト： ユーザー名で検索できるように。検索結果画面の一番上に、 部分一致でヒットしたユーザーが候補に出るように。 display_nameとid、どちらでもヒットするように。 Cursor Web
28. 実装できた Cursor Web
29. 結論： ３つの軸で判断する ①時間軸 ②影響範囲 ③汎用性
30. 幹があれば枝は簡単に増やせる 枝 幹 コードをしっかり理解して、 土台ができていれば AIに全任せできる範囲が広がる さらに、 、
31. 実践編
32. コードを読む作業をAIで短縮 モデル”cheetah”は爆速なので 読む作業に最適 → 10s
33. ディレクトリ構造を汎用/専用で分ける (Next.js) 汎用系（ルート） ： チーム全員が読む・理解する対象。 品質と設計を担保。 専用系（ページ配下） ： 開発速度優先。読まない前提。 必要ならリファクタして汎用化。
34. エンジニア募集中！ 副業OK ＆ AI使い放題 X:@riku720720のDMまで！