コードレビューをゲーム化しました - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 生成AIによるコーディング増加に伴って、コードレビューに注目が集まっています。CodeRabbitは、AIコードレビューを提供していますが、まさにその追い風に乗っています。 そんなコードレビューですが、適切に指摘できると確信を持って言える人は、そう多くないのではないでしょうか。適切なコードレビューは要件を把握し、コードに書かれていない部分も含めて指摘できないといけません。 そこで、コードレビューを簡易的に体験できるゲームを作ってみました。 ゲームについて URLはこちらです。 現在はFlutter/JavaScript/Pythonを用
2030年には人間単独のIT業務が“消滅” Gartnerが予測するAI活用の未来
Gartnerは2030年までに全IT業務へAIが導入され、人間単独の作業は消滅すると予測した。AIが雇用を変革して新職を創出するとしており、AIと協働できる人材育成が重要だという。 ガートナージャパン（以下、Gartner）は2025年10月28日、2030年までに全てのIT業務にAIが導入されるとの調査結果を発表した。Gartnerが2025年7月に世界のCIO（最高情報責任者）700人以上を対象に実施した調査によれば、2030年にはAIを使わずに人間が実施するIT業務は消滅し、AIを活用して人間が担う業務が75％、AI単独で遂行される業務が25％に達するとCIOが予想している。Gartnerはこの結果を踏まえ、AIの価値を最大化するためには「AIの準備」と「人間の準備」の双方が不可欠と指摘している。 2030年までにIT業務の75％は「AI活用」になると予想 Gartnerは、AIの
AIエージェント構築に不可欠な「MCP」、社内外のシステムの接続を標準化
「AIエージェント元年」と呼ばれる2025年。AIエージェントの構築において重要な役割を果たすのが、AIエージェントを社内外のシステムとつなぐ「MCP（Model Context Protocol）」だ。システム連携にかかる作業を簡素化できることから、ITエンジニアの支持を集めている。 「MCPはマーケットに非常に受け入れられている。エコシステムも形成されており、当社も必要に応じてサポートしている」――。グーグル・クラウド・ジャパンの下田倫大AI/ML事業開発部長は、MCPについてこのように説明する。 MCPとはAI（人工知能）エージェントと社内外のシステムをつなぐための共通プロトコルだ。接続先として、内部ではローカルで保存するデータソース、外部では利用するSaaS（ソフトウエア・アズ・ア・サービス）やURL、オープンデータなどがある。 AIエージェントが社内外のシステムに接続する際、課題
GitHub CopilotのAIモデル、どれを選べばよいのか？ 公式ブログが解説
連載目次 GitHubは2025年8月29日（英語版、日本語版は同年9月5日）、AIによるプログラミング支援ツール「GitHub Copilot」で利用できるAIモデル（例：GPT-4.1やClaude Sonnet 3.7）の中から、最適なモデルを選ぶための指針となる情報を解説した公式ブログ記事を公開した。 GitHub Copilotで利用できるAIモデル一覧（Agentモード選択時） 2025年9月8日時点、バージョン1.103.2のVisual Studio Codeでの表示例。なお、AskモードやEditモードでは、利用できるモデルの一覧内容が異なる場合がある。 GitHub Copilotには、さまざまなAIモデルが用意されている。ドキュメント作成を助けるもの、質問にじっくり考えて答えるもの、そしてコーディングに強いものなどだ。こういった特徴を知っておけば、ユーザーは状況に応じ
AIアシスタントは幻滅期へ、次の主役は？ Gartner、働き方と人材のハイプ・サイクル2025年版を発表
ガートナージャパン（以下、Gartner）は2025年8月19日、「日本における未来の働き方と人材のハイプ・サイクル：2025年」を発表した。これは、企業が直面する働き方の変革とそれを支える技術や人材戦略を体系的に整理したものだ。 Gartnerが描く、AIと共に働く未来 企業を取り巻く環境は急速に変化しており、デジタルテクノロジーを経営戦略に取り込み、短期的、長期的な視点でワークプレースを進化させることが不可欠だ。Gartnerでディレクターアナリストを務める針生恵理氏は「生成AIやAIエージェントといった技術は働き方を大きく変革し得る。これを効果的に活用できる企業は、ワークスタイルを時代に適合させることで成長と持続可能性を実現できる」と述べ、柔軟で快適な働き方の実現が競争力の確保につながると指摘している。 今回のハイプ・サイクルは、（1）ワークプレース・インフラストラクチャの近代化、（
プログラミングを学んでもムダに…最新データでわかった｢AIに奪われた仕事｣｢最大の犠牲者｣とは 同じ業界でも"職種"で明暗が分かれる結果に…
プログラマー数は「インターネット普及以前」の水準に減少 アメリカのプログラマー数が、1980年以降で最低水準まで減少している。過去45年間でアメリカ全体の労働力が約75％も増えたのに対し、プログラマーは大幅に減少した。生成AIに職業を奪われるとの懸念がここ数年で声高に叫ばれていたが、懸念が現実になっていることが数字として示された。プログラマ以外の職種へも波及しそうだ。 米ワシントンポスト紙が3月14日に報じたところによると、コンピュータープログラマーの雇用数は過去2年間で27.5％も減少したという。この減少割合は同職種の歴史上最も深刻なものだ。アメリカ労働統計局の調査では、420以上の職種中、最も大きな打撃を受けた10職種に入っている。 Claudeを提供するAnthropic社が発表し、ワシントン・ポスト紙のデータ部門がまとめた情報を基に作成。生成AIに寄せられた全てのクエリ（質問）につ
AI駆動開発組織の運営を1年ほど取り組んで得た学び9選 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは。主に XにてAI駆動開発について発信している熊井悠 です！ さて今回の記事ではAI駆動開発の組織を1年ほど運営してきた経験を踏まえて失敗や学びを共有したいと思います。 補足：AI駆動開発 AI駆動開発とは AIソリューション（CursorやWindsurfなど）を利用したシステム開発の通称です。最近は書籍も増えており一般化しつつある用語ではあります。 主に2024年の春頃からAI駆動開発組織として受託開発プロジェクトを中心にシステム開発に取り組んできました。1人での開発ではなくAIコードエディタ(Cursor)を開
Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI搭載エディタCursorを色々と試しているのですが、これが非常に興味深いです。 普段の開発業務はもちろん、少し工夫することで、要件定義のような上流工程も大幅に効率化できるのではないか？という気づきがありました。 本日はその試みについて、私が行った具体的なプロセスと合わせて共有できればと思います。 概要 不動産テック業界に限らず、SaaS開発などに携わっていると、日々さまざまな要望が寄せられますよね。 「ここにこんな機能を追加したい」「あの画面のここをこう変更してほしい」といった具合です。 そして、それらを適切に実現するためには、まず
Cline時代のエディタ戦争🧨（Cursor vs Windsurf vs ClineからJetbrains, Vimまで）
Cline、良いですよね。Zennでも散々擦られているように、結局万能ではないのですが、AIの未来というものがかなり身近になった感じがします。 そこで起こるのが、「結局どれ使えばええねん」問題。WindsurfとCursorの具体的な機能比較がなかなか無かったり、VSCode系が語られがちすぎて他（JetBrains系やVimなど）のエディタ環境でのAIエコシステムというのもなかなか情報がありません。 それで色々リサーチしてみたので、備忘録がてらに記事を書いてみました（ほぼ自分用なので、内容の濃淡がすごいのは御愛嬌...）。 全部は自分で触れておらず、RedditやXでの評判も参考にしています。多くは無料トライアルなどもあるので、試してみてください！ VSCode系 コーディングAIの開発競争の場はVSCodeの拡張機能がメインストリームになっています。 Github Copilot, C
やさしいMCP入門
4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
注目度急上昇のMCPとは？AIアプリ開発が変わる最新技術をわかりやすく解説
次世代AIエージェントの必須規格「MCP」をやさしく学ぶ 「MCP（Model Context Protocol）」は、AIエージェントが様々なツールやサービスとシームレスに連携するための共通言語。この革新的な規格によって、AIは検索やファイル作成、データ分析など多彩な機能を、まるで「ドラえもんの道具箱」のように自在に活用できるようになります。 本記事では、注目を集め始めているMCPの基本から実用例まで、技術的な詳細を噛み砕いて解説します。AIの可能性を広げる新たな扉、MCPの世界へようこそ。 今なら助成金活用で最大75%OFFと大変お得にご利用いただける、AI・ChatGPT活用研修サービスがご好評をいただいています。ご興味のある方は以下のリンクから、助成金の活用方法やサービス内容が分かる資料をダウンロードいただけます。 ⇒AI・ChatGPT活用研修サービスの紹介資料ダウンロードはこち
生成AIが人間の介在なしに自律的にソフトウェアテストを生成し実行、バグや脆弱性を発見してくれるAIテストエージェント「Spark」登場
生成AIが人間の介在なしに自律的にソフトウェアテストを生成し実行、バグや脆弱性を発見してくれるAIテストエージェント「Spark」登場 ドイツに本社を置き、コード分析ツールなどを提供するCode Intelligence社は、起動すればあとは生成AIが人間の介在なしに自律的にソフトウェアテストを生成し実行することで、対象となるソフトウェアのバグや脆弱性などを発見してくれるAIテストエージェント「Spark」を発表しました。 An exciting milestone in software security testing: ???? ???????????? ???????? ?????, ??? ?? ???? ????? ???? ????? ???? ??????? ????? ???????????! Read the PR: https://t.co/wfuautln8i#AI
生成AIがぶち壊すプログラミングの「奥が深い症候群」、真のコード民主化が実現
生成AI（人工知能）の代表格である大規模言語モデル（LLM）は、対話型AIサービス「ChatGPT」が登場した当初から、プログラムコードの生成が可能だった。言語モデルなので、本来は自然言語だけを対象にしてもよかったはずだ。しかしプログラミング言語に標準で対応したことで、結果的にソフトウエア開発分野でも大きな存在感を持つようになった。 最近は、人間のソフトウエアエンジニアと同じように自律的にソフトウエアを開発するAIエージェントサービスが注目されている。そうしたサービスがどれだけ実用になるかは、LLMが出力するコードの品質にかかっている。 私は、ChatGPTに「何か面白いゲームのコードを書いてほしい」と依頼することがよくある。ゲームの種類を具体的に指定するのではなく、ChatGPTが面白いと考えているゲームをつくってもらうのだ。本当に面白いゲームが一発で出てくることはまずないが、対話を通し
LLMがオワコン化した2024年
当ニュースレターは2023年を「SaaSがオワコン化した年」と位置づけたが、2024年は早くもAIが終わった一年であった。少なくとも大規模言語モデル（LLM）そのものの発展を、物珍しそうに追いかける時期は過ぎた。生成AIが今後どこまで賢くなるかはもちろん未知数である。しかし、既に業務で十分に役立つレベルにある現行モデルのコストが今後も下がっていくことは確実だ。 The cost of GPT-4 APIs at launch in Mar 2023 was roughly ~$30 per 1m tokens. Seeing Deepseek V-3 APIs at ~$1 per 1m tokens today. For AI application companies, cost of "intelligence" is falling significantly faster tha
Googleが寝ている間に自動でバグを修正してくれるコーディングアシスタントAI「Jules」を発表
Googleが2024年12月11日に、コードの不具合を自動的に修正できる実験的なAI搭載コーディングアシスタントの「Jules」を発表しました。 The next chapter of the Gemini era for developers - Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/the-next-chapter-of-the-gemini-era-for-developers/ Google’s new Jules AI agent will help developers fix buggy code - The Verge https://www.theverge.com/2024/12/11/24318628/jules-google-ai-coding-agent-gemini-2-0-an
Google DeepMind、LLM採用AIシステム「FunSearch」で数学的難問を解決
米Google傘下のGoogle DeepMindは12月14日（現地時間）、LLM（大規模言語モデル）とLLMによる幻覚（ハルシネーション）を防止する“評価器”を組み合わせた新たなシステム「FunSearch」を発表した。長年解決不可能な数学問題とされてきた「Cap set問題」を解き、実社会でも役立つ「ビンパッキング問題」のための効果的なアルゴリズムを発見したという。 FunSearch（funは「楽しい」ではなく、「関数」に由来する）は、GoogleのLLM「PaLM 2」をコンピュータコードで微調整したバージョンの「Codey」を使っている。LLMは不正確な情報を幻覚させることが分かっているため、LLMの出力から不正確だったり無意味だったりする部分を拒否する“評価器”アルゴリズムを組み合わせているという。 FunSearchはLLMと評価器による出力と評価を反復させていくことで、自
サーバーレスでAIシステム開発をはじめよう！ サーバーレスの概要とAIシステムにおける活用方法
本連載では、AIシステム開発の始め方が分からないという方に向けて、サーバーレス技術を活用したAIシステム開発の進め方を紹介します。第1回では、サーバーレスとは何か、AIシステム開発への応用例と、主要なサーバーレス技術であるAWS Lambda活用のはじめの一歩をご紹介します。 はじめに 近年、ChatGPTやDALL-E3などの生成系AI分野の発展が目覚ましいですが、実際にこれらのAIモデルを活用したシステムを構築した経験がある人はどの程度いるでしょうか？ ビジネスシーンでの課題解決や趣味でAIを活用したいと考えている人など、最初に直面するであろう問題として、「AIを活用したいが、始め方が分からない」「費用や工数はどの程度かかるのだろう」という疑問があります。この連載では、サーバーレスを活用したAIシステムのプロトタイプ開発を通じて、これらの問題を解決する方法を提供します。また、AI開発を
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人がコードに関わらなくなる
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