AIネイティブ時代の帳票エンジン yagisan-reports

AI駆動開発の現状解説と、yagisan-reportsのAI対応のご紹介です。
デモ動画リンク: https://www.youtube.com/watch?v=H40ldLkF_tI

本スライドはDXシステム開発 Expo 2025 (2025年8月19日～20日） デンキヤギセッションで使用したものになります。

Transcript

1. AIネイティブ時代の帳票エンジン デンキヤギ株式会社 terurou / 八木照朗 もはや人間がコードを書く時代ではなくなった
2. 用語について 本セッションでは、 「生成AIを活用したシステム開発・プログラミング」 を 「AI駆動開発」という用語で統一しています。 まだ明確に用語が定まっていない分野なのでご了承ください。 ※その他、Vibe Coding, Agentic Coding, AI Codingなど…
3. さっそくですが、 AIで帳票テンプレートを生成する デモをご覧ください
4. https://www.youtube.com/watch?v=H40ldLkF_tI
5. デモでやっていたこと AI（Claude Code）で請求書テンプレートを作成 帳票テンプレート プロンプト 「請求書を作って」
6. yagisan-reports 「いまさら作っている」 帳票エンジン • 近日v1.0をリリース予定 導入事例 • クレディセゾン様 : クレジットカードの明細書（大規模事例） • 中日ドラゴンズ様 : kintone連携で請求書や社内帳票を発行 • SORABITO様 : 建機の点検記録 など
7. AI駆動開発 × デンキヤギ / yagisan-reports 2月 AI駆動開発が世界的に盛り上がり始めた 3月 調査開始 すぐにシステム開発の「産業革命」が来たことを確信 yagisan-reportsを「AI最優先」の開発方針に転換 4月 実務でのAI駆動開発を開始 既に社内の全プログラマーがAI駆動開発を実践中 ２０２５年はAI駆動開発の元年
8. AI駆動開発はシステム開発における産業革命 従来：人間がコードを書く「労働集約」型モデル • 好きなタイミングで欲しい人材を確保することが難しい • スキル差の考慮、チーム内の調整や引継ぎなどで多大なコスト 今後： AIがコードを生成する「設備産業」的モデル • AIが指示の意図を理解した高品質なコードを生成できるように • システム開発のスケーラビリティと再現性が大幅に向上
9. AIのプログラミング能力 （2025年8月時点） • ジュニアプログラマーと同等程度 • 情報学部卒or基本情報技術者、実務経験3年ぐらいの印象 • 得意な領域ではすごいコードを書くときがある • 横展開はめっぽう強いが、設計段階からの丸投げは難しい • 適切な作業指示（プロンプト）＋設計＋形式知が必要 • これらがダメだと使えるコードは生成できない
10. AI駆動開発でも基本的な開発フローは変わらない 設計・作業指示 実装 レビュー 再レビュー レビュー修正 シニア プログラマー AI
11. ただし、実際のAI駆動開発はこうなる 設計・作業指示 実装 レビュー 再レビュー レビュー修正 シニア プログラマー AI 人間なら数日かかる → AIなら10分単位、 $10程度でできる 指示役の人間が クリティカルパスに…
12. 自動テスト（CI）や静的検証（Linter）などがさらに重要に • AIのコード生成が速すぎるので、手動で品質検査をやっていたら AIの稼働率が低下してしまう（手待ちのムダ） • 人間は必ずミスをする→検査対象が増えれば不良数も増える • 自動検査を組み込むことで、開発スピードと品質を両立 貴重なAI駆動開発人材を、本質的ではない部分で 浪費していては、この先生きのこれない
13. AIが不得意な作業領域 テキストとして処理できない • 専用GUIツールでのレイアウト作業 • レガシー環境・特殊な開発フローへの対応 一般化されていない知識や、高度な微調整が要求される • 固有のドメイン知識が必要なロジック設計 • セキュリティやパフォーマンスを考慮した設計
14. AIが不得意な作業領域 テキストとして処理できない • 専用GUIツールでのレイアウト作業 • レガシー環境・特殊な開発フローへの対応 一般化されていない知識や、高度な微調整が要求される • 固有のドメイン知識が必要なロジック設計 • セキュリティやパフォーマンスを考慮した設計 既存の帳票製品は 該当してしまっている
15. yagisan-reportsとAI駆動開発 冒頭デモの通り、生成AIに対応していることは実証済み 帳票テンプレート プロンプト 「請求書を作って」
16. どうしてyagisan-reportsは生成AIに対応できるのか • 帳票テンプレートがXML形式（テキスト） → AIにやさしい • 最初から「人間が編集する前提」で設計したXML構文 • XMLスキーマが存在し、仕様も明示 • AIが生成しやすく、人間もレビューしやすい • yagisan-reports向けに調整したMCP Serverの提供
17. MCP : Model Context Protocol • AIに機能追加するための事実上の標準規格 • ただのJSON-RPCなのでどんな言語でも作成できる • 「AI アプリケーション用の USB-C ポートのようなもの」 • yagisan-reports MCPで提供している内容 • 帳票テンプレート（XML）の検証 • XML仕様ドキュメントの参照 • プレビューPDFの生成
18. まとめ : AI駆動開発はシステム開発を根本的に変える 人間は必要不可欠だが、同時にボトルネックでもある • 人間は「人間でなくてはならないこと」に注力する • そのためには、自動化やAI対応ツールへの切り替えが必要 • yagisan-reportsはAI駆動開発に対応する帳票エンジン