AIコーディング時代に意識したい縦と横

2026-06-24 @ PHP勉強会

Transcript

1. AI コーディング時代に意識したい 縦と横 @_sunnyone / 2026-06-24 @ PHP 勉強会
2. 自己紹介 Yoichi Imai Web アプリケーションエンジニア フロントエンドとデータベース 2
3. 今日のテーマ 話す話 AI がコードをうまく書いてくれないときの対処法 「縦」と「横」の考え方 話さない話 個別のエージェントの使い方 個別の言語・フレームワークの話 プロンプト集のような話 3
4. ー事前知識ー 会社の水平・垂直とは 4
5. 水平統合・垂直統合って知ってますか？ 事業の戦略に「水平統合」 「垂直統合」という言葉がある 会社や事業を親子関係のある構造として見たときに水平・垂直があ る→その向きでの操作のこと 5
6. 水平統合とは 同じ種類の事業を横にまとめる 例: コンビニが別のコンビニチェーンを買収する 例: 同じ市場の競合サービスを統合する 6
7. 垂直統合とは 原材料から販売までのような前後の工程をまとめる 例: メーカーが販売店も持つ 例: EC 企業が物流網も自社で持つ 7
8. プログラミングでの似たような話 package by feature/layer OOP/AOP 8
9. AI コーディングの場合 9
10. AI コーディングをこの構造で見ると コーディングエージェントを依頼先の会社と捉えることができる 事業：サブシステムや機能、工程は工程 10
11. 分割（分業） ・統合も考えられる 会社と同じように統合・分割を考えることができる →失敗したときに「横に切るか、縦に切るか」を考える 11
12. 対処1: 垂直に分割（分業）する 工程に分ける 要件・設計・実装 plan mode etc. 何を作るべきか曖昧なとき、明らかにすべきときなど 12
13. 対処2: 水平に分割（分業）する 機能や業務領域ごとに分ける AI が広範囲を一度に壊すのを防ぐ 実装量が大きいときに有効 13
14. 重要なのはイメージ 工程と要素の木構造をイメージしておく 区切りポイントを発想しやすい 14
15. 分けすぎるとつながらない 工程分割しすぎると受け渡しが増える コンテキストが伝搬しない モジュール分割のつなぎと同じ 分割したら、必ず統合の視点が必要 15
16. 既存の開発手法との対比 16
17. 既存手法対比1: ウォーターフォール 17
18. 既存手法対比1: ウォーターフォール 上下に分ける手法 後工程に進むほど作業量・手戻りコストが大きくなる 工程で分割して順番に進める 横に線を入れる（縦に分ける）ことによって、後工程へのリスク流 入を抑える 18
19. AI コーディングでのウォーターフォール的発想 いきなり実装させず、調査・設計で止める 後で大きく壊れるリスクを前工程で減らす 不確実な依頼ほど、工程を分けて進める 19
20. 既存手法対比2: アジャイル 水平に分け、垂直につなぐ手法 工程を分けすぎると、知識が分散し認識ズレが遅れて発覚する 上下に分けることでつながらなくなってしまった 小さな価値単位で早く統合したい 横を小さくして縦をつなげることで、学習とフィードバックを早め る 20
21. AI コーディングでのアジャイル的発想 動く単位を小さくする 認識ズレを早く見つけるために統合を早める 21
22. AI コーディングでは両方の発想が必要 たとえば： 不確実なときは工程分割する 大きすぎるときはモジュール分割する 22
23. おまけ 23
24. ハーネスエンジニアリング 基本的には横軸の睨みを効かせること 24
25. まとめ 水平統合・垂直統合は、会社や事業の広げ方の話 横は構成要素、縦は工程や価値の流れ AI 時代のエンジニアには、切り口を変える目線が必要 25