🛫 AIエージェント時代におけるIDEの立ち位置AIによるコーディング支援は、補完やLintの域を超え、要件整理から設計、実装、検証までを一気通貫で担うエージェントフェーズへと進化しました。開発者はタスクの指揮官となり、プロダクトの品質と方向性を見定める役割が強まっています。IDEはその指揮官が状況を俯瞰し、指示とレビューを素早く回すためのコックピットへと変貌しつつあります。 🤖 コード生成からプロジェクト運用までを担うAI最新のAIエージェントは、以下のような広範なワークを自律的に進められるようになりました。ユーザーストーリーを受けた設計ドキュメントの起案リポジトリ横...

⌨️ CLIエージェントって何？AIに初めて触れる多くの人は、チャット画面で会話する体験からスタートします。しかし、AIがターミナル（コマンドライン）で動き、ファイルを操作したりスクリプトを実行したりする瞬間を目の当たりにすると、「AIは文字どおり自分の代わりに作業できる存在なんだ」と一気に認識が変わります。この体験を生むのが CLIエージェント（Command Line Interface Agent） です。本記事では、初心者にもわかりやすく、CLIエージェントがなぜ重要なのかを4つの観点から整理します。 🧠 技術的観点：AIが「構造化された世界」と直結するCLIは、...

概要Anthropic が提唱する Model Context Protocol（MCP）は、LLM と外部システムとの連携を標準化するためのプロトコルです。本記事では MCP の基本構造と目的を整理しつつ、Claude をはじめとする AI エージェントが MCP を利用する際にどのようなコンテキスト設計が考えられるのかを仮説ベースで解説します。MCP はモデル内部のアーキテクチャを公開するものではなく、外部接続のインターフェースを整える設計思想である点を押さえながら、エージェント実装におけるポイントを整理します。 MCP の目的と役割N×M 統合問題の解消: MCP ...

はじめに：AIが人の行動を変えたChatGPTをはじめとする生成AIの普及は、私たちの「情報を探す」「選ぶ」「信頼する」という行動パターンを根本から変えました。かつてはGoogle検索の結果から情報を選んでいた人々が、今やAIに質問し、AIが提示する要約や回答をそのまま信頼する——。この変化は、Webサイトの役割や価値のあり方にも大きな影響を与えています。 SEOの終焉ではなく「AIO」への進化 従来のSEO：検索エンジンに評価されるための最適化これまでのSEO（Search Engine Optimization）は、「Googleに評価される」ための最適化でした。キー...

コンテキストエンジニアリングの基礎 コンテキストエンジニアリングとはコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）は、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）に対して、望む出力を得るために入力情報（コンテキスト）を最適に設計する技術です。AIがより正確かつ有用な回答を生成できるように、質問や前提情報、制約条件を整理して伝えることにより、出力の品質をコントロールします。 基本の考え方LLMはプロンプト（入力文）と、その周辺に付与された文脈や履歴といった情報をもとに推論を行います。どの情報を、どんな順番や形式で渡すかによって結果は大きく変わるため、コン...

エージェント稼働中の“人間の役割”を再定義するAIエージェントが日常業務に組み込まれると、実行フェーズの多くは自動化され、オペレーターは手を止めがちです。しかしこの待機時間は、単なる休息ではなく「次の付加価値を仕込む時間」へと再設計できます。本記事では、エージェント稼働中に人間が担える役割を7つの視点で整理し、実践アイディアをまとめます。 1. 先読み情報収集と準備目的: 顧客説明、次工程への引き継ぎ、エスカレーション時の根拠確保に備える。アクション: エージェントが処理中のタスクをドキュメント化し、補足調査や競合情報のレビューを進める。完了通知が届いた瞬間に説明でき...

🧭 はじめに2023年に登場したAIコーディングアシスタントは、わずか数年でIDEの標準機能として定着しました。その裏側で静かに進化し続けてきたのが、ターミナルでの自動化に特化したCLI型コーディングエージェントです。2025年10月時点では、リモート開発やセキュリティ要件の高まりを受けて、CLI型の導入検討が再び加速しています。本記事では最新トレンドを整理し、エンジニアが今後押さえておくべきポイントを俯瞰します。 💡 CLI型コーディングエージェントとはCLI型コーディングエージェントは、AIがターミナルを通じて開発ワークフローを実行する仕組みです。代表的な機能は次の通りで...

はじめに2025年9月にGitHub Copilot CLIのパブリックプレビューが開始され、ついに公式にWindowsを含む主要OSで利用できるようになりました。対話型での情報探索や複数リポジトリを横断した調査・操作が大幅に効率化されることが期待されます。本記事では、プレビュー版で追加された主な機能や活用シナリオを整理しつつ、導入手順をまとめます。 前提条件GitHub Copilotの有償ライセンスを保有していること。対象OrganizationでCopilot CLIが有効化されていること（Enterprise/Business設定 > Policies &g...

はじめに生成AIに環境構築の「手足」を担わせると、人間は判断やレビューに集中できるようになります。最近はAnthropicのClaude Codeが、Git操作から依存ライブラリの導入、セットアップ確認まで一連の作業を自律的に進められるようになり、ローカル開発環境の立ち上げを大幅に時短できています。本記事では、実際に行っている指示の出し方や分担方法、WSL2上でDocker環境を整える際の実例を紹介します。 ClaudeCodeに任せるタスクの整理ClaudeCodeは手順書やREADMEの読解が得意で、複数ステップの構築手順を漏れなく洗い出してくれます。まずは次のように役割...

概要Google reCAPTCHA はボットによる不正アクセスやスパムから Web サービスを守るための代表的な仕組みです。本記事では reCAPTCHA v3 と v2 の仕組みの違い、実装時に選べる構成パターン、ユーザー体験とセキュリティの観点からの選択指針、そして両バージョンを組み合わせたフォールバック構成について整理します。 バージョン別の基本的な違い観点reCAPTCHA v3reCAPTCHA v2判定方式スコアベース (0.0〜1.0) の「人間らしさ」評価。閾値設定が必要チャレンジベース。チェックボックスや画像選択など、ユーザー操作を...

はじめにAmazon Qの登場によって、AWSに関わる日々の運用や構成管理のあり方が大きく変わりつつあります。従来は専門チームが時間をかけて行っていた調査・棚卸し・ドキュメント化といった作業を、QがAIエージェントとして肩代わりするようになり、SREチームがより戦略的な意思決定に集中できる場面も増えつつあります。本記事では、Amazon Qがなぜ「AWSに極めて明るいAIエージェント」として評価されるのか、具体的な活用シナリオを通じて紹介します。 Amazon Qが際立つ理由 AWS知識に最適化されたAIエージェントAmazon Qは、AWS公式ドキュメントやサービス仕様...

はじめにAnthropic ClaudeのCodeベースを日常業務に組み込んでいると、「そのままプレゼン資料まで作ってくれたら……」と思う場面が増えてきました。本記事では、ClaudeでPowerPoint（PPTX）資料を生成する際に必要だった設定と、実際に資料を作ってみて分かったポイントを紹介します。 ClaudeでPowerPoint生成を有効化するPowerPoint生成機能は、ClaudeのChat設定で明示的に有効化する必要があります。以下の画面はClaude Desktopアプリの設定例です。設定時のポイントは次の通りです。必須設定：「Upgraded...

はじめにDevinやGitHub Copilot AgentのようなAIエージェントは、設計・実装の一部を自動化し開発速度を大きく向上させます。しかし、明確なガードレールなしに指示を出すと、リポジトリの前提を誤解したり、想定外の実装に踏み込んだりして生産性が下がることも少なくありません。本記事では、AIエージェントが設計や開発タスクを脱線しないようにするためのプロンプトのコツを、READMEやdocsの整備、タスクのスライシング、issueの書き方といった観点で具体的に紹介します。 ガードレールとしてのREADME / docs整備と活用プロンプト READMEを「行動ルー...

はじめにインフラ領域でもAIエージェントの存在感が一気に高まっています。ネットワーク設計やサーバ構築といった従来の手作業を自動化できるだけでなく、クラウドサービスの仕様調査やベストプラクティスの確認といったナレッジワークを高速化できるようになりました。本記事では、実際に社内で試しているAmazon QとDevinの活用例と、導入時に直面したリスクやガバナンスの考え方をまとめます。 Amazon Qで実践したインフラ調査と構築オートメーション 調査フェーズ: Qにログ/ドキュメントを読み込ませるAmazon Qは、AWSの公式ドキュメントやホワイトペーパーとの親和性が高く、...

はじめに近年、AIエージェント（Devin、GitHub Copilot Agent等）を活用した開発が急速に普及しています。しかし、AIエージェントの精度と効率を最大化するためには、適切なドキュメント整備が不可欠です。本記事では、実際の自社SaaSサービスとCMSプロジェクトで実践している、AIエージェント開発に最適化されたリポジトリドキュメント整備方法を紹介します。 なぜドキュメント整備がAIエージェント開発に重要なのかAIエージェントは人間の開発者と異なり、コードベースの暗黙知や口頭での情報共有に依存できません。そのため、以下の点でドキュメント整備が特に重要になります...

概要OpenAI の Model Context Protocol (MCP) に対応するアプリケーションでは、認可フローに OAuth 2.1 の Authorization Code + PKCE を実装することが求められます。PKCE は公開クライアントでも安全に認可コードフローを利用するための仕組みで、MCP の「Deep Research」コネクタなどを動作させる上で必須となります。本記事では PKCE の基本的な流れと OAuth 2.0 との違い、/authorize・/token の各エンドポイントでの変更点を解説します。 PKCE が必須な理由従来の認可コー...

概要API Gateway使用時、外部からのAPIのアクセスを制限したい場合、どう対応すればよいでしょうか。APIGatewayは、オーソライザー（認可）というAPI Gateway が 受け取ったリクエストの認証・認可 を行う設定ができます。APIGatewayのオーソライザー（認可）は下記二種類あります。JWT（JSON Web Token）一般的にはAmazon Cognito ユーザープールを作成し、JWTを発行する。Lambdaより実装が容易だが、メールアドレスまたは電話番号の登録が必要。Lambda認証ロジックを Lambda 関数で定義する。柔軟...

はじめにAWS上のLambdaに直接ソースコードを入力して運用すると、GitHubのソースコードも適宜修正する必要があり、管理の手間が増します。こうした課題を解決するのが、GitHub Actionsのワークフローです。GitHub Actionsを活用すれば、ソースコードの管理をGitHub内で一元化できるだけでなく、CI/CDの自動化などさまざまなメリットを享受できます。 GitHub Actions workflowとはGitHub Actions Workflow は、GitHub リポジトリ内で 自動化された処理（CI/CDパイプラインなど） を定義し、実行でき...

1. 目的GuardDutyの機能とユースケースについて理解する料金体系と導入のポイントを理解する 2. 概要 AWS GuardDutyとはAWS GuardDutyは、AWSサービス個々に対して脅威となる挙動を検知し一元的に確認することができるサービスです。数あるセキュリティサービスの中でも、比較導入しやすくわかりやすい仕様になっています。https://qiita.com/ouerika/items/742b95a99903a8442ae6GuardDutyの機能は以下の通りです。脅威の検出: AWS環境での異常なAPIコールや不審なネットワークト...

2024年も残りわずかとなりました。入社して１年近く経ったということで、今回は自社プロジェクトでのインフラ環境開発についてお話しさせていただきたいです。 インフラのCI/CD化をお願いします入社後、初めての自社案件インフラ構築であり、初めてのCI/CD化です。要件は次の通りです。現在レンタルサーバ環境にあるリソースをAWSに引っ越してほしいAWS Codeシリーズを使って開発 -> デプロイを自動化してねCI/CDパイプラインでどこかで失敗したらロールバックしてねコードをデプロイ中にサービス止まらないようにしてねまた、CIについてはAWS CodeBuild...