AIプログラミング雑キャッチアップ AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 1

目次 1. AIプログラミングツールの種類と特徴 2. LLM APIの比較 3. コーディングエージェントの機能 4. Model Context Protocol (MCP) 5. 精度向上のテクニック 6. 実践的な活用シーン 7. プロジェクトルールの設定 8. 結局どうしたらいい？ AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 2

AIプログラミングツールの種類と特徴 (1/2) 1. コード補完 (パワードスーツ型) GitHub Copilot / Cursor Tab / Continue / Cody / Windsurf コーディング中のリアルタイム補完 シンタックスハイライトレベルで当たり前の機能になりつつある 2022年頃から普及 2. チャットアシスタント (家庭教師型) Copilot Chat / Cursor Chat 自然言語による対話的なコード生成 エラー解決や実装方針の相談が可能 検索エンジンの代替として活用 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 3

AIプログラミングツールの種類と特徴 (2/2) 3. コーディングエージェント (ペアプロ型) Cline / Cursor Composer / Copilot Workspace AI主導でのコーディング 人間は方向性の指示と確認に注力 4. 完全自律型エージェント Devin / OpenHands 完全自動での開発を目指す 現状は限定的なタスクで効果的 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 4

LLM APIの比較(1/2) Claude 3.5 Sonnet 精度が最も高い コードベース理解力が優れている コスト効率は要考慮 Gemini 2.0 Flash コストパフォーマンスが優れている 高速なレスポンス 入出力単価と性能のバランスが良好 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 5

LLM APIの比較(2/2) GPT-4o 精度は高い方 コストはClaude 3.5 Sonnetよりは少し安い Grok Xプラットフォームの情報に強み リアルタイムデータの活用 API利用はまだbeta段階(Grok3のAPIはまだ使えない) AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 6

コーディングエージェントの機能 (1/2) 自律的な作業 既存コードの理解と検索 ファイル生成と実装 エラー検出と自動修正 コマンド実行の自動化 MCPを介した外部情報の取得 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 7

コーディングエージェントの機能 (2/2) 人間との協調 実装方針の提案と確認 途中での介入と修正 段階的な実装プロセス コードレビューの支援 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 8

Model Context Protocol (MCP) (1/2) 概要 Anthropicが提案した標準規格 AIツールと外部ソースの橋渡し 知識のカットオフ問題を解決 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 9

Model Context Protocol (MCP) (2/2) アーキテクチャ MCPホスト: AIツール (Claude Desktop, Cline等) MCPサーバー: 外部ソースのインターフェース プラグイン型のアーキテクチャ 最新動向 Cline MCP Marketplaceのリリース (2024/2) オープンソース実装の増加 プラグイン登録の簡易化 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 10

実際に使ってみる CLINE + Claude 3.5 Sonnet(自腹です ) AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 11

精度向上のテクニック (1/2) 1. 明確な指示 要件の詳細な言語化 エッジケースの考慮 期待する出力形式の指定 2. Chain of Thoughts 問題の段階的な分解 中間出力の活用 コンテキストの一貫性維持 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 12

精度向上のテクニック (2/2) 3. 構造化出力 スキーマ/型定義の活用 一貫性のある出力形式 バリデーションの適用 4. 設計ドキュメント駆動 実装前のREADME.md生成 システム設計の事前レビュー 実装方針の合意形成 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 13

実践的な活用シーン (1/2) 効果的な活用場面 ゼロイチのPoC開発 ドキュメント生成 テストコード実装 レガシーコード改善 依存関係の更新 コードレビュー支援 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 14

実践的な活用シーン (2/2) 注意が必要な場面 インフラ構築作業 複雑なコンポーネント構成 GUI操作が必要な場面 コスト影響の大きい操作 重要データの操作 本番環境への直接的な操作 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 15

プロジェクトルールの設定 設定ファイル .cursorrule / global_rules.md / .windsurfrules 等 定義すると良さそうな要素 コーディング規約/命名規則/ドキュメント規約 アーキテクチャ方針 エラーハンドリング テスト方針 ドメイン固有の制約 等々。各社で組織レベルで試行錯誤が必要そう。 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 16

結局どうしたらいい？ 皆「一番良いやつを使いたい！」と考えると思うんだけど、AIプログラミングの 現状は1ヶ月単位(下手したら数週間)で一番良いやつが変わっていくようなスピー ド感で進んでいる。なのでどれを選んでも正直成功にも失敗にもならなそう。 むしろ何を使うか迷ってる時間がもったいないので適当にまずは使ってみ る。そんでAIプログラミングの基本的なマインドセットを身につける。 それさえ身につければあとは日々変化する情報をインプットするだけ。まず はそれらの膨大な情報を判断する目を養う土台を自身の中に作り上げておき たい。 あとは実際に業務や日常コーディングの中で使い倒す。どれだけ良いツールが世 の中に溢れていても自分自身が現実の問題に応用出来なければ意味がない。 自分の範囲の諸問題に対してどう適用できる(もしくは出来ないのか？)といっ た実践知の共有が各方面でなされていくことが望まれている。 AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 17

Next Action Claude Code触る(定員overになっててまだ触れず...) ProjectRules/Custom Instructionの改善 cline/clineのソースコードリーディング とにかく色々生成させまくる(もっと課金するぞ... ) 既存アプリへの適用はどこまでできるか検証 Railsの既存アプリを別技術スタックへ書き換えはできるか検証 コード品質を上げる系のリファクタリングはどれほどできるか AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 18

参考リンク(1/2) Anthropic Docs GitHub Copilot / Cursor Tab / Continue / Cody / Windsurf ClineとAIコーディングツールの現状 - laiso Clineを利用した開発が超快適なので、使っている.clinerulesを解説します Cline+Claude SonnetでのAIプログラミングが心地よい - Speaker Deck Gemini 2.0 Flashで実現する高コスパAI開発 〜実践的プロンプトエンジニアリング と文書管理システムの実装例〜/gemini-2.0-flash-prompt-engineering - Speaker Deck モデルコンテキストプロトコル（MCP） - Anthropic プロンプトだけでCloudflare Workersにブログを作る(MCPの解説がわかりやすい) AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 19

参考リンク(2/2) modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers. Cursor 次期バージョン(v0.46)の 5 つのアップデートが超便利なので紹介したい Deno で RooCode 用にローカルMCPサーバーをさっと作る DevinにVitest移行させたら数分で5000円溶けた 人間がやったほうが安い Devinを導入して1ヶ月経ったので、人間とAIとでどのような開発の役割分担をする べきか振り返ってみる - Generative Agents Tech Blog Devinの代替OSS OpenHandsを使ってみた｜IORI Glossary - Anthropic(用語集) AIプログラミング雑キャッチアップ © 2025 20