VibeCodingからAgenticWorkflowへ

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1. 2026.8.5 Findy AI Meetup in Fukuoka #7 VibeCodingからAgenticWorkflowへ ファインディ株式会社 プリンシパルエンジニア ⼾⽥ 千隼 @starfish0206 © Findy Inc. 1
2. 「速く作る」から「正しく作る」へ © Findy Inc. 2
3. 速くなったのは開発⼯程ではなくコード⽣成 ⚡ AIが⾼速化したのは「コードを書く」⼯程 💻 書く⼯程 コード⽣成は AIで⼀気に 速くなった ➜ 🔍 レビュー‧検証 ←制約 「正しいか」の確認に 時間がかかる ➜ 🟰 全体は横ばい 確認に時間が掛かり 速さの恩恵が消える 可視化した数値が何よりの証拠 © Findy Inc. 3
4. 正しい作り⽅と⼿順を「ハーネス化」する ⚡ 速くコードを書ける AI でスピードは上がる ➜ ⚠ 質が落ちる 理解せず⽣成しがち ➜ 💢 指摘が増える ➜ レビュー負荷の急増 🟰 ⽣産性は横ばい 速さの恩恵が消える 🛠 「正しい作り⽅と⼿順」をハーネス化 する ファインディは「開発フロー改⾰」としてAI時代の開発を⾒直した ⚡ AI活⽤レベルを3段階に分けて、段階的に進める © Findy Inc. 4
5. 前提 🏗 AIを活⽤する前に、これらはAI関係なく重要 ✅ コード設計‧規約‧テストコード • アーキテクチャ‧命名規則‧型定義 • ⼗分なテストカバレッジ • ⼀貫した設計パターン → AI 以前から、品質を保つには必須 🌿 開発⽂化（プロセス） • Pull requestの粒度 • レビュー⽂化 • タスク分解の習慣 • etc → AI 以前から、開発を回すには必須 この基盤の上にこそ、ガードレールもAIも活きる © Findy Inc. 5
6. AI活⽤レベル1: AIエージェントでコード⽣成 VibeCodingでコード⽣成して、Pull requestを作成してレビュー依頼を投げる 📍 🤖 👤 対象⼯程 AIの役割 ⼈間の役割 コード変更‧PR作成 セルフレビュー コード⽣成〜PR作成〜 セルフレビューを実⾏ コード⽣成のハンドリング セルフレビュー結果の判断 © Findy Inc. 6
7. AI活⽤レベル2: AIエージェントでモノを作る 正しい⽅法と⼿順を⽤意して、AgenticWorkflowに委任する 📍 🤖 👤 対象⼯程 AIの役割 ⼈間の役割 タスク分解‧Issue作成 レビュー タスク分解‧構造化Issue 並列実装‧レビュー観点の抽出 タスクとIssueの⽅向性を決定 レビュー © Findy Inc. 7
8. AI活⽤レベル3: AIで価値を⽣み出す 必要なモノを作る 📍 🤖 👤 対象⼯程 AIの役割 ⼈間の役割 要件定義‧QA エンジニアリングからの越境 現状把握‧要件構造化 QA観点/実⾏を⽀援 何を作るかの意思決定 品質の最終保証 © Findy Inc. 8
9. ロードマップ ③AIで価値を⽣み出す ②AIエージェントでモノを作る ①AIエージェントでコード⽣成 AIがサポート出来る AIエージェント コード変更 要件定義 タスク分解 Issue作成 Pull request 作成 AIで代替できる セルフ レビュー AIで代替しづらい マージ レビュー QA リリース © Findy Inc. 9
10. AI活⽤レベル1 AIエージェントでコード⽣成 © Findy Inc. 10
11. 「速く作る」フェーズと現状課題 ⚡ レベル1の⽬的：コード変更 + Pull request作成をAIで⾃動化 ⚠ 現場で起きている課題 🎲 🔍 活⽤レベルの個⼈差 若⼿ほど使えていない∕メンバー間でばらつき⼤ 📉 理解せずにAI出⼒をレビュー依頼 😩 Pull requestの質が低下 リードクラスのレビュー負担が増加 AI出⼒の合否判断ができない 「AI に使われている」状態 AI主導になり、⼈間側の理解が追いつかない 理解と責任の所在を再設計する必要がある © Findy Inc. 11
12. AIのガードレール整備 AI が参照するドキュメント‧ルールを整える 📘 📐 📋 README / プロジェクトドキュメント AGENT.md / rules カスタムコマンド / プロンプトのテンプレ 🛠 やること 🛠 やること 🛠 やること 前提‧運⽤ルールなどを記述 コード規約‧命名規則‧ テスト⽅針をAIが参照 依頼タスクの規格化 （よくある作業をコマンド化） ✨ 効果 ✨ 効果 ✨ 効果 AIが⽂脈を理解 初期質問の往復が減る 出⼒されるコードの ⼀貫性が担保される 同じ品質のアウトプットが 繰り返し得られる ガードレールがあって初めて、AIが「使い物になるコード」を出す © Findy Inc. 12
13. AI活⽤レベル2 AIエージェントでモノを作る © Findy Inc. 13
14. 「正しく作る」フェーズと現状課題 ⚠ 課題：要件を実現する⼿順がAIフレンドリーではない ❓ 実現⽅法がわからない タスクの粒度や⼿順を 誰も決めていない 📭 依頼内容を作れない ⽣成 AI へ何を渡せば 精度よく動くかが 属⼈化している 💡 明確で簡潔なステップ構造 = AI に渡す「設計図」が必要 © Findy Inc. 14
15. 「正しく作る」フェーズ 🎯 レベル2の⽬的：AIに「正しく作らせる」仕組みを整える 🧩 📝 🔍 タスク分解 Issue 作成 コードレビューの再定義 AIが処理しやすい 単位に分割する 構造化された設計図を 親⼦Issueで表現 AIと⼈間で レビュー領域を分割 © Findy Inc. 15
16. 「どうやって作るか」を AI に渡す 💭 作りたいもの (Why / What) ➜ 🛠 作り⽅の設計図 (How) タスク分解で表現 ➜ 🤖 AI が実装 ステップ通りに ⽣成 ↻ 🔎 レビュー：作り⽅と実現⽅法が合っているかを検証 → 設計図にフィードバック ✨ タスク分解の品質が、そのままアウトプットの品質を決める © Findy Inc. 16
17. 協働から委任 へ 「協働」 して書くVibe Coding、「委任」 して任せるAgentic Workflow 観点 🤝 AI との協働 (レベル1 Vibe Coding) 🎯 AI への委任 (レベル2 Agentic Workflow) 関係性 隣で並⾛するパートナー タスクを任せる実⾏者 ⼈間の役割 ハンドルを握る運転⼿ ⾏き先を決める指揮者 AI の役割 助⼿席のナビゲーター ⾃⾛する実⾏エージェント 任せる粒度 1 ⾏〜1 関数 タスク / PR / フロー全体 ──── 協働 から 委任 へ ─ スケールさせたい領域から、任せる範囲を広げていく ────▶ © Findy Inc. 17
18. Agentic Workflow ─ 定義と4つの⾃律性 ⼈間がゴールと制約を与え、AIエージェントが計画‧実⾏‧⾃⼰検証までを⾃律的に進める開発スタイル 👤 ⼈間 ─ゴール ＋ 制約 ──▶ 🤖 AIエージェント 計画 → ツール実⾏ → ⾃⼰検証 ─ 成果物 ────▶ 👤 ⼈間レビュー 🎯 ゴール指向 🧭 計画と分解 「何を」を与え、「どう実現するか」はAIが組み⽴てる ⼤きなタスクをサブタスクに分解して順序付けて実⾏ 🛠 ツール使⽤ 🔁 ⾃⼰検証ループ ファイル / Skill / コマンド / 検索 / MCP を能動的に使う テスト失敗 → 修正 → 再実⾏ を⾃律的に繰り返す © Findy Inc. 18
19. ターミナルへの回帰 ─ AI委任が変えた開発の作業環境 2026年〜 ファインディはメインツールがIDE → ターミナルへ AI 委任の並列性が開発環境そのものを変えた ⌨ メインツールの移⾏ 🪟 並列委任の前提 🔍 IDE の役割変化 IDEで編集‧実⾏ ↓ 1 ウインドウで1タスクずつ ↓ すべての開発作業 ↓ ターミナルで作業 （使うものは個⼈の⾃由） 複数ウインドウ‧ペインで 同時にAIへ委任 広域に渡るコードリーディング 理解を深めるとき AIに並列で任せる前提に合わせて、開発環境そのものが「並列委任しやすいもの」 へ変化 © Findy Inc. 19
20. まとめ © Findy Inc. 20
21. AI活⽤レベル レベル1 レベル2 ➜ 「速く作る」 コード⽣成の⾃動化 「正しく作る」 レベル3 ➜ 「必要なものを作る」 モノ作り全体の再設計 他領域への越境 どれか1つではなく、段階的に積み上げることで初めて成⽴する © Findy Inc. 21
22. ⚠ 順番を間違えない：基本が先、AI活⽤は後 ⚠ ⼟台が弱いと、ガードレールもAIも成果を出せない 4. 🤖 AI Skill / Plugin 横展開 — 組織全体で AI 活⽤を加速させる 3. 🛡 ガードレール‧ハーネス整備 — AI が出⼒するコードのガードを敷く （README / AGENT.md / rules / 規約） 2. 🌿 PR 粒度‧レビュー⽂化 — 開発⽂化を育てる 1. ✅ コード品質‧テストコード — 統⼀規約 / 型定義 / テストコード — まず ここを充実させる 💡 順番を間違えない：基本が固まってからAI活⽤を載せる © Findy Inc. 22
23. まとめ 🧭 ⼈間の役割が上流へ 🌱 やるべきことは変わらない コードの読み書きから 何をどう作るかの判断へ変化 統⼀規約 / コード品質 / テストコード PR 粒度 / レビュー / ⽂化 より抽象的で上流の仕事に集中 AI時代の本丸は「速く作る」ではなく「正しく作る」「必要なものを作る」 への 段階的越境 基本の徹底こそがAI活⽤の⼤前提 基本の⼟台の上に、段階を踏んでAI活⽤を進めることが⼤事 © Findy Inc. 23
24. © Findy Inc. 24
25. Findy Library ― 知⾒公開のドキュメントサイト ファインディの様々な知⾒を公開する、会員登録不要‧完全無料のドキュメントサイト 知⾒の公開を通じて業界全体の底上げに貢献し、同じ課題に困っている皆さんの助けになることを⽬指しています 📚 公開コンテンツ 🔄 随時追加‧更新 開発の基本とAI活⽤の知⾒を公開中 本⽇お話した開発の基本や VibeCoding / Agentic Workflow のコンテンツも掲載 コンテンツは随時追加‧更新中 今後もどんどん拡充していく予定です 🔌 Web / curl / MCP で取得可能 🤖 AIのコンテキストに組み込める Webからだけでなく、curl や MCP 経由でも コンテンツを取得できます コンテンツをAIのコンテキストに組み込めば 本⽇お話した内容をAIに理解してもらえます 🔗 https://lib.findy.co.jp MCPやスキルに Findy Library を組み込んで、ぜひ試してみてください © Findy Inc. 25
26. ご清聴ありがとうございました © Findy Inc. 26