AIで開発をどう加速するか - ついに開かれた“口コーディング”時代 [137ページのGoogleスライド]

• プログラマーとしてAIを活用する方法
• 生産性はコーディングだけから生まれるわけではない : "コーディングは一部分。あらゆる部分でAIが使われてこそ会社全体が速くなる"
• リサーチ : 悩みをアウトソーシングしてみよう。
  • 複雑なテーマに関する調査や検討では "ChatGPT Pro + Deep Researchは神です。"
  • どうすれば巨大なプロンプトを作れるか
• コーディング : では、いよいよコーディングをしてみよう。
  • "cursorがメインだったが最近は90%はclaude codeでやっています"
    • Cursor : 良い道具を握らせてくれる感じ。作業するのは依然として自分
    • Claude Code : 優秀なジュニアを付けてくれる感じ。彼らを使いこなすのが自分
  • 今はagentが旬
• それでもCursorを一度見てみる
  • 例題作成: "米国株の個別銘柄投資を支援するプログラムを作る"
  • Vibeコーディング : 「書き手逆転の世界」
    • 以前のやり方 : 自分が書いてAIが手伝う。
    • Vibeコーディング : AIが書いて自分が手伝う。
  • Rule-Growing Development
    • LMMにやらせて
    • おかしな振る舞いを観察した後、望む方向の新しいルールを追加する。
    • ルールには個別プロジェクトごとに必要な知識もあわせて含める
    • コードとルールの束が一緒に育っていく。
    • このルールと知識もチームのリポジトリでバージョン管理の対象
  • 働きながら学んだコツ
    • 0-1ではなくコードベース改善のとき
    • SQLを書かせるのをAIにうまくやらせるには
    • Pythonプログラマーなら
    • AIの解決策を見守っていなければならない。
    • 他のサービスの文脈まで持ってくるMCP
• ここからはClaude Code
  • 最も驚くべきなのはエージェント性能。同じエージェントモードでも、タスク完遂率はCursorよりClaude Codeのほうが圧倒的に高い。
    • 任せておいて見守る、の真の完成形
  • 良い点は開発以外の分野にも使えること : 自分のローカルマシンと相互作用できること
  • もう一つの良い点は並列化しやすいこと : ウィンドウを複数開けばN倍の速度!
  • ちょっとしたコツ iterm + tmux
  • ともあれClaude Codeの核心 : Claude.md
  • Kimi k2 + groq + claude
  • フロントエンドコーディングはplaywrightで
• AIの助けを借りてデータ分析する
  • 分析の自動化
  • さらに洗練された自動化
• AIの助けを借りて勉強する
  • 開発者とは絶えず勉強し続ける職業 = 絶えず英語を見続けなければならない職業
  • 外国語の開発ドキュメントを読むとき
  • でも、もっと時間を節約する方法は? : これは読む価値のあるコンテンツか?
  • Diaブラウザ
  • 口コーディングの完成は音声ディクテーション
  • 最近いちばん愛用しているのはspokenly
• AIがここまで全部やってくれるなら、私たちはもうクビになるのか?
  • 私たちにやることはないのか?
  • でも実は、野暮な管理業務もLLMが助けられる
  • 業務分野別タスクにおけるLLMの成功率
  • 人はいつ辞職しようと思うのか?
  • AI時代に、自分は何の変化もしたくないとしたら、自分に残された時間はいくらあるのか。
• AI時代、結局人間の仕事とは何か?

  今後数年のうちに、（非）開発者1人が100人分のエージェントを使ってコーディングする。
  最新のランボルギーニと頑丈な10トントラックAIが選択肢を作ってくれる。選ぶのは私たちが賢くやらなければならない。
  正しいか間違いかではなく、正しさと正しさのあいだの選択
  Trade Offのあいだで価値を選ぶ者