© LY Corporation LINEヤフー株式会社 Masami Yamate AIに視覚を与え iOSアプリケーション開発を より円滑に行う 

© LY Corporation Agenda 01 Vibe Codingが提唱されてから1年 02 人間ができることを見直す 03 AIと人間の目線を揃える 04 普段得られる情報を整理する 05 MCPサーバーを活用して、AIと目線を揃える 06 まとめ 2 

© LY Corporation Masami Yamate (aikawa) • Yahoo!乗換案内・Yahoo!マップのiOSアプリケーション開 発を担当 • 生成AIを活用したモバイルアプリケーションの開発手法を公 私を通し、日々模索中 X(Twitter)：aikawa_japan 3 2016~2019 ジョルダン株式会社：iOS App, Amazon Alexa 2019-2022 株式会社LIFULL：iOS App 2023~ LINEヤフー株式会社 ：iOS App 

© LY Corporation 皆さん、AIを活用していますか？ 4 

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© LY Corporation 皆さん、AIと協業できてますか？ 6 

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© LY Corporation 8 私たちは激動の1年を過ごしてきた Vibe Codingが提唱されてから1年 2025年2月 • Vibe CodingがAndrej Karpathy氏によって提唱 • Claude Code Research Preview Release 2025年4月 • Codex CLI Release 2025年5月 • Claude CodeがClaude Maxプランで定額利用可能に • Claude 4発表 2025年6月 • Claude CodeがClaude Proプランで定額利用可能に 2025年8月 • GPT-5発表、Codex CLIが定額利用可能に 2026年2月 • GPT-5.3-Codex発表 • Opus4.6発表 時は流れ… 

© LY Corporation とても刺激的で、楽しい1年でもありました この1年間大変だった.. 9 

© LY Corporation 10 「手を動かす」から「舵を握る」へ 人間ができることを見直す • AIと同じ土俵で戦うことはできない、人間はAIには勝てない • コーディングなどの作業スピードは、勝ち目がない • 現場レベルのことはAIに委譲し、人間は意思決定に専念する • コードは書かない、評価し判断することが求められる 

© LY Corporation 11 AI主導によるコーディングによって、人間の判断の遅さがボトルネックになる 人間ができることを見直す 

© LY Corporation 12 ボトルネックを軽減させる AIと人間の目線を揃える • 仕様書の事前共有 → 「MCP Atlassian」で、Confluenceの仕様書を事前に読み込ませる • デザイン案の事前共有 → 「Figma MCP」で、デザイン案を事前に読み込ませる • コーディング規約や開発ルールの事前共有 → CLAUDE.md・AGENTS.mdの改善 • プロンプトの改善 → 曖昧な依頼ではなく、何を求めているか明確に依頼する → ここまで出来て、70点から80点 

© LY Corporation 13 AIに視覚を与え、残り20点の差分を埋める AIと人間の目線を揃える • AIは、画像を理解できるが、画像を得るための手段がない • 人間は、画像を得るための手段を持つため、細かな判断を即時に行える → だからこそ、AIと目線を揃えるためにAIに視覚を与える必要がある 

© LY Corporation • iOS SimulatorやXcodeから得られる情報 • スクリーンショット • iOS Simulatorの画面 • Viewの階層情報 • アクセシビリティの情報 • 状態遷移 (操作し、どういう結果になるか) 14 普段得られる情報を整理する 

© LY Corporation • 人間との壁打ちの目線を揃えるために使う • iOS Simulator MCP • Xcode MCP • テストの構築支援に使う • Maestro • Snapdrive 15 MCPサーバーを活用して、AIと目線を揃える 

© LY Corporation • 人間が手動で、補足情報を与えなくても自分で取りに行ける様にする • 言葉だけでは伝えづらい意図も補完しやすくなる • iOS Simulator MCP • Simulatorのスクリーンショット撮影、取得を自動化 • Xcode MCP • Previewマクロが利用可能なコンポーネントの画像取得を自動化 16 人間との壁打ちの目線を揃えるために使う MCPサーバーを活用して、AIと目線を揃える 

© LY Corporation 17 iOS Simulator MCP 

© LY Corporation 18 テストの構築支援に使う MCPサーバーを活用して、AIと目線を揃える • 画面が見れるなら、人間同様にE2Eテストも自律的に組み立てられる • コードやスクリーンショットの情報を組み合わせ、遷移動線を理解できる • E2EテストやSnapshotテストの維持コストもAIに移譲できる • 地味に工数かかる部分を削減 • Maestro MCP • 自然言語ベースで、E2Eテストのフローを組み立てる • Snapdrive MCP • 自然言語ベースで、Snapshotテストのフローを組み立てる 

© LY Corporation 19 Maestro MCP • 自然言語ベースで、E2Eテストのフローを組み立てる 

© LY Corporation 20 Snapdrive MCP • 自然言語ベースで、Snapshot Testのフローを組み立てる 

© LY Corporation • 仕様・デザイン・規約は事前共有が必須 • MCPサーバーを活用し、視覚情報を取得可能にする • テスト構築もAIに移譲できる • 人間は網羅性と妥当性の判断に集中する → プロンプトチューニングの一歩先、環境設計が鍵 21 AIとの協業設計 まとめ 

© LY Corporation Thank you