エディタを超えたAIの新たなる戦場

2025年のAI活用を総まとめ！実践から振り返るTalk Nightの登壇資料です

https://findy.connpass.com/event/374042/

Transcript

1. エディタを超えたAIの新たなる戦場 2025.12.08 2025年のAI活⽤を総まとめ！実践から振り返るTalk Night
2. ⾃⼰紹介 1 興野 ⼤雅（taiga） 株式会社USEN-ALMEX(U-NEXT.HD) R&D本部 開発部 バックエンド開発グループ 兼 R&D本部 プロジェクト管理部 採⽤‧育成センター 兼 AIエバンジェリスト 開発⾔語 Go⾔語 活動 AIエージェントユーザー会 運営 AI駆動開発勉強会 運営 https://x.com/taiga_kk322
3. 2025の変化は? 今年のAIの進化はどうだったか？ エディタの進化 GitHubCopilot、Cursor、Windsurfなど多くの AIツールが機能を向上 ⾮同期型エージェントの登場 Devinを始め、CodingAgentや background Agentなどが登場し、さらなる ⽣産性の向上に期待が⾼まる コードレビューのAI化 CodeRabbitなどのAIコードレビューツール により⼈間のレビューによるボトルネックを軽減 1
4. 本⽇のテーマ：CI × AIエージェント 2 CIツールにAIを組み込むことで、どう変わるか？
5. CI × AIエージェントの進化 2025年、開発者体験はどう変わってきたか 2025.05 Claude Code GitHub Action登場 2025.08 Cursor CLI (Headless) 公開 2025.10 Codex SDK 3
6. 主役ツール：Cursor CLI 4 Cursor CLIはAPIキー認証が可能 Cursorのダッシュボードの Integrations > User API Keys でAPIキーを⽣成
7. Case 1: PR要約とドキュメント⾃動更新 5
8. PR要約とドキュメント⾃動更新 GitHub Actions上でドキュメントの差分を⾃動⽣成 PR内容の⾃動解析 : マージされたコードの 意味をAIが理解 ドキュメントの維持 : ⼈間の⼿を介さず README を最新化 差分のみ更新 : 変更があった箇所だけをピン ポイントで追記 6
9. Case 1: 実装の核となるワークフロー GitHub Actions と Cursor CLI による⾃動ドキュメント更新 7 - name: Cursor CLIをインストール run: | curl https://cursor.com/install -fsS | bash echo "$HOME/.cursor/bin" >> $GITHUB_PATH - name: ドキュメントを更新 env: MODEL: composer-1 CURSOR_API_KEY: ${{ secrets.CURSOR_API_KEY }} GH_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} BRANCH_PREFIX: docs run: | cursor-agent -p “プロンプト” --force --model "$MODEL" --output-format=text
10. Case 2: 週次PRレポートの⾃動通知 8
11. レポート⽣成からSlack通知まで 定期実⾏ワークフローの処理ステップ STEP 1 STEP 2 マージ済みPRの抽出 STEP 3 Markdownレポート⽣成 SlackへのWebhook通知 9
12. Case 2: 実装の核となるワークフロー GitHub Actionsによるデータ取得とCursor CLIでのレポート⽣成 10 - name: CursorCLIでサマリーレポート⽣成 (ヘッドレス) env: MODEL: ${{ env.MODEL }} CURSOR_API_KEY: ${{ secrets.CURSOR_API_KEY }} GH_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} REPO: ${{ github.repository }} SINCE: ${{ env.SINCE }} UNTIL: ${{ env.UNTIL }} COUNT: ${{ env.COUNT }} run: | cursor-agent -p "GitHub Actionsランナー上でヘッドレス実⾏中です。 # コンテキスト - リポジトリ: ${{ env.REPO }} - 期間: ${{ env.SINCE }} 〜 ${{ env.UNTIL }} (UTC) - ソースデータ: merged_prs.json（直近7⽇間にmainへマージされたPR⼀覧） - PR件数: ${{ env.COUNT }} # ⽬的 - merged_prs.jsonを読み取り、⽇本語で簡潔なMarkdownレポートを作成する~~
13. 週次レポートのSlack通知 AIが⽣成した「読む価値のある」サマリー ⽇本語による要約 : 1週間の活動内容を⾃然 ⾔語でサマリー 構造化データ : タイトル、作者、リンクが⾒ やすく整理 チームの同期 : 「今週何があったか」を全員 が瞬時に把握 11
14. Case 3: Cloud Buildエラーの⾃動調査 12
15. Case 3: 実装の核となるワークフロー (cloudbuild.yaml) 失敗ログのフィルタリングとCursor Agentによる原因特定 13 steps: - name: gcr.io/cloud-builders/gcloud entrypoint: bash args: - '-c' - | set -euo pipefail # 依存パッケージをインストール（curl, jq が無いと失敗する） apt-get update && apt-get install -y curl ca-certificates jq && \ update-ca-certificates || true # Cursor CLIをインストール curl https://cursor.com/install -fsS | bash ~~~
16. Cloud Buildエラーの⾃動調査 障害検知から調査までをイベント駆動で連携 イベント駆動 : ビルド失敗イベントを Pub/Sub でフック フィルタリング : Cloud Runで調査対象の エラーのみを選別 隔離実⾏ : 調査⽤Cloud Buildを起動し、本番 影響を回避 14
17. AIによる解析レポート詳細 原因特定から修正コマンドまでを提⽰ 原因の特定 : 「権限不⾜」という根本原因を ズバリ指摘 解決策の提⽰ : コピペで実⾏可能な gcloud コマンド を⽣成 調査時間の短縮 : ログをgrepする⼿間を完全 に排除 15
18. 個⼈からチーム全体への波及効果 ⼀⼈の実装が組織の⽣産性を底上げする 個⼈の効率化 ⾯倒な調査やドキュメント作業 からの解放 チームの資産化 仕組み化されることで、全員が 恩恵を受ける 開発⽂化の変⾰ 「AIに任せる」というマインド セットの定着 16
19. Thank you