人間向けの羅針盤をAI向けに再定義した話

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1. 1 ©Linc' well inc. 株式会社Linc'well 人間向けの羅針盤を AI向けに再定義した話 開沼 達也
2. 2 ©Linc' well inc. 自己紹介 開沼 達也 • 株式会社Linc'well • Flutter リード • スマホ歴 17年（iPhone 3G から） • 1児の父 （ぬまたつ） ( Flutter歴 8年目くらい )
3. 3 ©Linc' well inc. Linc’well の紹介 3 当社は「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」 をミッションに患者様・クリニック双方 に向けたプロダクトを開発し、各サービスにおいて滑らかな体験の提供を目指していま す。
4. 4 ©Linc' well inc. クリフォアアプリ の紹介 4 クリフォアアプリ • Flutter製のヘルスケアプラットフォームアプリ • バックエンドはRuby on Railsで開発 • 幅広いサービスへのシームレスなアクセスを提供 主な機能 • オンライン・オフラインの診療予約 • ヘルスケア製品の購入 • 服薬管理機能 • 体重管理サポート • マイナポータル連携
5. 5 ©Linc' well inc. ©Linc' well inc. 5 チーム開発で AI 使ってますか？
6. 6 ©Linc' well inc. チーム でのAI 活用状況 • GitHub Copilot ( Codex CLI ) • Gemini CLI • Cursor ( エディタ含む ) • Claude Code コーディングで活⽤しているAI
7. 7 ©Linc' well inc. チーム でのAI 活用状況 • Notion AI ◦ ドキュメント検索が有能 • Devin ◦ アプリ以外も含めた社内全般にわたっての仕様調査に活⽤ • CodeRabbit ◦ ⾃動レビューに活⽤ ◦ チームそれぞれで育てている エンジニアに限らず仕様調査等に使っているもの
8. 8 ©Linc' well inc. チーム でのAI 活用状況
9. 9 ©Linc' well inc. チーム でのAI 活用状況 • 汎⽤エージェントとしてはGemini / Gemini CLIが多い • コーディングではClaude Codeが多い ◦ Maxプランの利⽤者は3⼈ • 時点でCursorやCodex ◦ 最初で社内に広まったのがCursorだった ◦ Codexをメインとして、Cursorをサブとして利⽤するケースも 利⽤⽤途
10. 10 ©Linc' well inc. ©Linc' well inc. 10 設計羅針盤について
11. 11 ©Linc' well inc. 設計羅針盤とは 2023年 アプリローンチと同年に施⾏ 「設計羅針盤」とは、アプリの設計に関する指針をまとめたドキュメント
12. 12 ©Linc' well inc. 設計羅針盤とは 依存関係図 開発メンバを迷わせない⼤⽅針 保守運⽤コスト削減へのアプローチとして、 特別なアーキテクチャを採⽤しない⽅針 各Layerの依存関係を明確した
13. 13 ©Linc' well inc. 設計羅針盤とは State管理の責務 Riverpodを使ううえで避けられない責務整理 StateとModelの関係性を明確にするため、詳 細に役割の違いを説明 StateがViewの取るべき状態を定義するので、表示のためのロジックを持つ
14. 14 ©Linc' well inc. 設計羅針盤とは 各レイヤーが⾃分の役割にだけ集中できるように、役割ごとに明確に分割する 疎結合の維持を重要視する 関⼼の分離 各レイヤーの役割 • View • State • ViewModel • Model • Repository 各レイヤーが「何をするのか、または何をしないのか」を明確に⾔語化する
15. 15 ©Linc' well inc. ©Linc' well inc. 15 AI向けのチューニング
16. 16 ©Linc' well inc. AI向けのチューニング ⼈間にとって読みやすいドキュメントはAIにとってノイズが多すぎる • ⼈間向けのドキュメントには、「背景」「思想」「丁寧な解説」が含まれる • AIの推論能⼒は⼈間よりも圧倒的に⾼い。不要な情報は「推論のノイズ」にな ります。 不要にトークン消費してしまいデメリットの⽅が⼤きくなる。 → rulesファイルにはマークダウン形式でガードレールを書く
17. 17 ©Linc' well inc. AI向けのチューニング AIに必要なのは「してはいけないこと」のガードレール • マークダウン形式で「⾏ってはいけないこと」を簡潔に書く • 各種AIは常に遵守するrulesファイルを持っている 例： 「UI層から直接APIを叩くことを禁⽌する。  データ取得は必ずRepository層を経由し、Interfaceを守ること」
18. 18 ©Linc' well inc. AI向けのチューニング 各種AI向けrules整備 • チームでは使⽤するAIを統⼀していない • でも共通のrulesを参照して欲しい
19. 19 ©Linc' well inc. AI向けのチューニング rulesync を使った 各AI⽤rulesディレクトリへの⾃動整備術 https://github.com/dyoshikawa/rulesync
20. 20 ©Linc' well inc. AI向けのチューニング 各種AI向けrules整備 • ベースとなるrulesファイルを元に、各AIエージェントにあった形式でルールファイル を展開してくれる仕組み • 「rulesync generate」 コマンド実⾏ .rulesync/ 変更を検知 Github Actions
21. 21 ©Linc' well inc. AI向けのチューニング Skills対応AIについて • 全てのガードレールをrulesに書き込むのはコスパが良くない • 必要に応じてSkillsからガードレールを読み込む⼿法を取り⼊れた Skillsって？ • 固有のルールや専⾨知識を、実⾏可能な形でモジュール化したもの • AIは特定のキーワードや⽂脈において動的に参照する • コンテキストの最適化に貢献 Claude Code , Cursor , Codex CLI , Gemini CLI 等が対応済み
22. 22 ©Linc' well inc. AI向けのチューニング rulesyncの対応状況
23. 23 ©Linc' well inc. ©Linc' well inc. 23 まとめ
24. 24 ©Linc' well inc. まとめ • ⼈間のための設計を、AIのための「制約」へ • rulesync による「⼀貫性」の担保 • Skillsを活⽤してコンテキストの最適化を⽬指す 設計羅針盤をAI⽤に再設計し、AIをチームの戦⼒として迎い⼊れた
25. 25 ©Linc' well inc. ご静聴ありがとうございました