AIによるコーディングアシスタント、コーディングエージェント、アプリケーション自動生成サービスまとめ（2025年3月版） アプリケーション開発の生産性向上において、AIによるプログラミング支援サービスは欠かせないものになろうとしています。 そして市場にはプログラマが入力するコードの補完からコードやテストの自動生成、アプリケーションそのものの自動生成までさまざまなツールやサービスが登場しています。 ここでは多数のツールについてそれぞれの主な機能や目的が分かりやすいように、「コーディングアシスタント」「コーディングエージェント」「アプリケーション自動生成／Text to App」の3つに分類して紹介しましょう。 もしもここで紹介されていないプログラマ向けのAIツールなどがありましたら、X/Twitterやブックマークのコメントなどで教えてください。 AIが、人間のプログラマが書くコードの補完や
アメリカにAI映画製作会社が誕生、実際の映像公開で「映画製作に革命起こす」宣言 ─ 『トランスフォーマー』Pがアドバイザー就任 STAIRCASE Studios AI Presents: The Woman with Red Hair (First 5 minutes) ScreenShot https://www.youtube.com/watch?v=sJD4MaEHUJo 『ダイバージェント』シリーズのプロデューサーであるプーヤ・シャーバジアンが、AIによる映画スタジオStaircase Studios AIを設立した。アドバイザーには『トランスフォーマー』『G.I.ジョー』シリーズのロレンツォ・ディ・ボナヴェンチュラが就任している。米Deadlineなどが報じた。 Staircase Studios AIでは、「ForwardMotion」と呼ばれる独自のAIワークフローを駆使し
中国でももちろんDeepSeekの話題で大盛り上がり 行政や企業が高速で導入を進めている 1月末に中国発の軽量動作の大規模言語モデル（LLM）「DeepSeek」が話題になり、米国のAI関連株が暴落する、いわゆるDeepSeekショックが起き、日本でもニュース番組などで繰り返し報道された。 それから1ヵ月ちょっとが経過した。“中国スピード”とはよく言うもので、DeepSeek R1ソリューションを企業や組織ほか、深圳などの自治体が続々と採用している。 2月までに、北京や上海、広州の著名な病院を筆頭に、地方のローカル病院まで民間・公立問わず、およそ100ヵ所の病院がDeepSeekを導入したと公式発表またはメディアで報じられている。医療機関による大規模モデルの利用が、診断と治療の効率と質の向上に大きく役立つと考えられているという。 また広東省深圳、江蘇省無錫などの行政府でも導入され、市民から
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AIエージェントが話題ですね。従来の生成AI（ChatGPTなど）は質問や指示に対して文章や画像を生成するものでしたが、エージェント型は自律的に判断し、複数のステップを連続的に実行できる点が大きく異なります。さらに新しいサービスが登場し、学術研究からビジネスリサーチ、プログラミング現場など、あらゆる領域を変革しつつあります。本記事では、考察を中心に、なぜAIエージェントが注目されるのか、そして私たちの仕事や社会にどんな影響を与えるのかを考察していきます。 AIエージェントの進化と変革のスピード 単なる文章生成にとどまっていた生成AIは、
こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
はじめに 最近GitHubでプルリクのレビューアーにCopilotくんをアサインすると、AIがレビューしてくれるようになりました。 アサインしてしばらく待つとレビューを付けてくれます。 今回はCopilotくんの指摘はなかったようです。 さて、この機能は非常に便利なのですが、毎回アサインするの面倒くさいですしプルリクを出す人によってはアサインしなかったり忘れたりするのはイマイチなので、勝手にアサインして毎回レビューしてもらう設定にしちゃいましょう。という記事です。 GitHub Copilotは定額なのでなるべく使いまくったほうが得ですよね！ 結論を簡単に書くと ルールセットで [Request pull request review from Copilot]を有効化 すればOK これで完全に理解した方は以降は読まなくてもよいかと思います。 Copilotくんにレビューしてもらおう！ ま
番組のフル視聴（95分）はこちらから https://bit.ly/4gGgR5t 10日間無料トライアル実施中 http://bit.ly/3X5XMzD _____ 「誰のものでもない自分だけの“パーソナルAI”を持ち歩く時代が今年は来る」 2022年にChatGPTが登場してから3年、AIの進化は予想をはるかに超えるスピードで進んでいる。今年１月、彗星の如く登場した中国発の「DeepSeek」やOpenAIの「Deep Research」 は、AIの可能性を押し広げている。さらに、フランス・パリでは今月10〜11日にかけ「AIアクションサミット」が行われ、その中でフランスに対し総額1090億ユーロ（約17兆円）規模の投資が行われると発表された。まさに世界のAI開発競争は新たな局面を迎えていて、AI開発はもはやテクノロジーだけでなく、国家戦略・経済覇権・安全保障に直結する問題にな
これなに これを書いた後にClineが盛り上がってきたので、また書きたくなった。二番煎じをやめろ。 大枠では変わってないので軽めのTips集です。 前回から変わった点 一か月前(2025/2/3)に書いた時から状況が変わっている ハイブリッド推論モデルとして、Claude 3.7 Sonnetが公開(2/24) Clineのアップデート .clineignoreによる読み込み対象からの除外 @terminal, @gitによるコンテキスト理解の改善 MCP Marketplace mizchiさんの魂が震えた モデル選定(2025/03) 利用経験のあるモデルを主観的にランク付けしている。 Tier1(基本これでいい) Claude 3.7 Sonnet Tier2(サブ機) Claude 3.6 Sonnet Claude 3.5 Sonnet Gemini 2.0 Pro Tier3(
オーストラリアのスタートアップであるCortical Labsが、世界初の商用バイオコンピューターとなるCL1を発表しました。培養した人の脳神経細胞をシリコンチップにつなぐことで、AIをはじめとするニューラルネットワークによる計算を行うことが期待されています。 Cortical - CL1 https://corticallabs.com/cl1.html World's first "Synthetic Biological Intelligence" runs on living human cells https://newatlas.com/brain/cortical-bioengineered-intelligence/ Melbourne start-up launches 'biological computer' made of human brain cells - A
・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ Yamada 補足 2025/03/06現在 Roo-Code は .cursor/rules を自動で参照しない。.clinerules, .cursorrules, .windsurfrules は自動で見ておりすべてを結合してコンテキストに入れる。Roo-Codeを使う人は .cursorrules を設定しておくのがよい。
AIコーディング時代の到来 AIを使ったコーディングが話題になっていますね。私も個人のプロジェクトやデモで実験的に使っていますが、ちょっとしたアプリやツールなら、それこそ人間には不可能な速度で爆速で開発することができるようになり、その体験に驚き興奮しています。一方で「そんなに便利に思えない」とか「Cline(Roo Code)、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等たくさんAIによるコーディングサポートツールが出てきていて、どれを使えばよいのか分からない」という理由で、なかなか利用に踏み出せない人も多いのではないでしょうか？ 私が、ツールをいくつか試してみて感じたのは、それぞれのツールごとの使い勝手の違い、メリット・デメリットはありますが、開発の方向性としては共通していることです。それは、多くのツールがAIがCopilot（副操縦士）からPilot（操縦士）として振
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
https://www.inceptionlabs.ai/news Inceptionという会社のMercuryという拡散言語モデルがすごい。 いつか出るだろうと思っていたのだが、なかなか姿を見せなかった、拡散言語モデルである。 スピードの差は一目瞭然 速すぎワロタいまAIは、「頭の良さの差」を競う段階に来ている。 「頭の良さ」を測る尺度はたくさんあるが、僕は答えの用意されたテストを解くことをたいして良い尺度だと思っていない。まあ答えの用意されたテストしか解いてこなかった人たちにはそれでも十分な尺度なのだと思うが。 ただ、「考える速さ」というのは間違いなくひとつの尺度だし、その点で言うとMercuryは速すぎなのである。 なぜMercuryがこんなに速いのか。 それは、Transformerじゃないからだ。 TransformerにしろRWKVのようなRNNにしろ、「ここまで書いたから続き
今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での
1. はじめにシリーズ「プロンプトアイデア」第7弾へようこそ。これまで6回にわたり、さまざまなプロンプトエンジニアリングの手法を紹介してきました。回を追うごとに多様なテクニックが生まれてきていますが、今回のテーマも「まだ世にほとんど出回っていない、新しいプロンプトテクニック」に焦点を当てます。 多視点の同時展開や自己レビューを強化する流れは、すでに注目されている領域です。しかし、それらをさらに発展させ、かつ直感的で実用的に使える形へとブラッシュアップした――そんな5つの革新的アイデアを厳選してご紹介します。 この第7弾の記事を通じて、新手法を実践する意義や、その背後にある発想を理解していただきたいと思います。 2. 既存プロンプト技法の振り返り多視点プロンプトや逆算思考の手法は、すでにSNSや論文などで広がりを見せています。 しかし、並列思考を促す手法は「早期のアイデア収束」や「視点間の干
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
なんかみんなSakana AIがやらかした間違いについてワイワイ言っているんで、徹底的に検証してみたら結構面白かったし、勉強にもなったよ！という7万字ぐらいあるブログです。 最後の方にGoogle Colabで動く検証コードを置いておきます。 ＜お気持ち背景＞ 昨年の11月に「AIバブル崩壊」の足音と「AI副業」のデメリット、という話を書きました。 いくつかのAIバブルの崩壊シナリオに警鐘を鳴らさせていただいたんだけど、長くてゴメン。 個々にすごいけど、「Kaggler節」であり、その文法で銀行がお金を出ような話になっているんだろうか？どこかの山でチャンピオンになるかもしれないけど、みんなが期待するような課題解決や課題発見、課題設定になっているんだっけ？という感想があります。 例えば画像生成AI「Stable Diffusion」に例えますが、画像生成モデルみたいに無償で公開していくんだけ
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