株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250904

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• Spec-driven development with AI: Get started with a new open source toolkit

GitHubが、AIを活用した新しいソフトウェア開発手法「仕様駆動開発 (Spec-driven development)」を実現するためのオープンソースツールキット「Spec Kit」を公開しました。これは、AIによるコーディングの課題を解決し、開発プロセスをより効率的かつ信頼性の高いものにする画期的なツールです。

これまでのAIを使ったコーディングでは、漠然とした指示でAIがコードを生成するため、「何となく良さそうに見えるけど、期待通りに動かない」といった課題がありました。これはAIの能力不足ではなく、私たち人間がAIを検索エンジンのように使い、曖昧な指示を与えていたことに原因があります。Spec Kitは、AIを「文字通り、忠実なペアプログラマー」として活用するため、明確で具体的な「仕様」を軸に開発を進めます。

Spec Kitが提案する開発プロセスは、以下の4つのフェーズで構成されています。

1. Specify（仕様化）: まず、開発者が「何を作るのか、なぜ作るのか」という高レベルな目的やユーザー体験をAIに伝えます。AIはそれを受け、技術的な詳細ではなく、ユーザーの旅路や成功の基準に焦点を当てた詳細な「仕様」を生成します。これはプロジェクトの「設計図」のようなものです。
2. Plan（計画）: 次に、開発者が希望する技術スタック、アーキテクチャ、既存システムとの連携、パフォーマンス要件などの技術的な制約をAIに与えます。AIはこれに基づき、具体的な「技術計画」を立てます。
3. Tasks（タスク化）: AIは、生成された仕様と計画から、一つ一つが小さく、独立してテスト可能な「タスク」のリストを作成します。これにより、AIは自身の作業を細かく検証しながら進めることができます。
4. Implement（実装）: 最後に、AIがこれらのタスクを一つずつ実行し、コードを生成します。開発者は、大量のコードを一気にレビューするのではなく、特定の課題を解決する小さな変更を集中してレビューします。

このプロセス全体を通して、開発者の役割は単にAIに指示を出すだけでなく、各フェーズでAIが生成した仕様、計画、タスク、コードを「検証」し、必要に応じて修正・改善することにあります。AIは成果物を作り、開発者はそれが正しいことを保証するのです。

このアプローチの最大の利点は、AIに「何を、どのように、どの順序で構築すべきか」を明確に伝えられる点です。これにより、AIは推測に頼ることなく、開発者の意図に沿った高品質なコードを生成できるようになります。

Spec Kitは、新しいプロジェクトの立ち上げ、既存システムへの機能追加、あるいはレガシーシステムのモダナイゼーションといった様々な場面で強力な支援を提供します。これまでの「コードが真実の源」という考え方から、「意図（仕様）が真実の源」へとシフトすることで、私たちはAIをより効果的に活用し、ソフトウェア開発における人間の創造性を最大限に引き出すことができるでしょう。

引用元: https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/spec-driven-development-with-ai-get-started-with-a-new-open-source-toolkit/

• プロンプトエンジニアリングは死んだ？ 松尾研が徹底解剖「AIエージェントの本質」

AI技術の進化が加速する中で、「プロンプトエンジニアリングはもう必要ないのか？」という問いが投げかけられています。特に、OpenAIやGoogleといった大手AI開発企業が、ユーザーの細かい指示なしにAIが自律的にタスクをこなす「AIエージェント」を次々と発表しており、これが金融や行政など、さまざまな分野で導入され始めています。この流れの中で、これまでのプロンプト設計の考え方が大きく変化しようとしています。

以前は、AIに特定の成果を出させるための「魔法のような」プロンプトを書ける専門家（プロンプトエンジニア）が重宝され、高額な報酬が支払われることもありました。しかし、AIエージェントが賢くなり、ユーザーの意図をより深く理解して行動するようになるにつれて、そのような「魔法使い」の役割は減ってきているように見えます。この状況から、「プロンプトエンジニアリングは死んだ」と考える人もいるかもしれません。

しかし、この記事では、この変化を「死んだ」と捉えるのではなく、「コモディティ化した」と本質を突いた見方をしています。これは、プロンプトエンジニアリングが一部の特別なスキルを持つ人だけのものではなくなり、生成AIを利用するすべての人、特に私たちエンジニアにとって、当たり前の基礎スキルになったことを意味します。

松尾研究所は、単に「こんなプロンプトを使えば良い」という具体的なテクニック集を示すだけではありません。「なぜそのプロンプトがうまく機能するのか？」「どうすれば効果的なプロンプトを作り出せるのか？」といった、その背景にある考え方や原理原則を体系的に解説することを目指しています。

新人エンジニアの皆さんにとって、AIエージェントが普及する時代においても、AIと適切にコミュニケーションをとり、その能力を最大限に引き出すための「対話力」は非常に重要なスキルとなります。プロンプトエンジニアリングは、その対話力を磨くための基礎となる知識であり、表面的な使い方だけでなく、その「なぜ」と「どのように」を理解することで、これからのAIとの協働において、より深く、より本質的にAIを使いこなせるようになるでしょう。

引用元: https://www.sbbit.jp/article/fj/170379

• Codex CLIを使いこなすための機能・設定まとめ

皆さん、こんにちは！今回は、OpenAIが提供する新しいCLIツール「Codex CLI」について、新人エンジニアの方にも分かりやすく、その魅力と活用術を解説します。

Codex CLIって何？なぜ話題なの？

Codex CLIは、OpenAIが開発したコマンドラインインターフェース（CLI）形式のAIアシスタントです。今年4月に登場したばかりですが、OpenAIのChatGPT有料プラン（Plus/Pro/Team）に加入していれば、追加料金なしで利用できるようになりました。 また、これまで人気のあった「Claude Code」という類似ツールの性能劣化が指摘される中、多くの開発者がCodex CLIへの移行を検討しています。残念ながら公式ドキュメントがまだ少ないため、今回の記事では、この便利なツールの機能や設定方法をまとめて紹介します。

まずは基本設定から！

1. インストール：npm install -g @openai/codexか、brew install codexで簡単に導入できます。
2. 日本語対応：~/.codex/AGENTS.mdファイルに「日本語で簡潔かつ丁寧に回答してください」と書くだけで、AIがデフォルトで日本語で応答してくれるようになります。これは「Custom Instructions」として多くのAIツールで共通して使える便利な設定ファイルです。
3. 設定ファイル：~/.codex/config.tomlが主な設定ファイルです。環境変数やコマンドライン引数で設定を一時的に上書きすることも可能です。

これだけは試したい！便利な機能と設定

• GPT-5の推論を強化：config.tomlにmodel_reasoning_effort = "high"と設定しましょう。これにより、AIがより深く思考し、質の高い回答を出すようになります。これは特におすすめの設定です！
• タスク完了を音で通知：notify = ["bash", "-lc", "afplay /System/Library/Sounds/Ping.aiff"]と設定すれば、AIの応答準備ができたときにMacで音が鳴り、作業効率が上がります。
• Web検索を有効に：[tools] web_search = trueと設定すると、AIがWeb検索を使って最新の情報に基づいた回答をしてくれるようになります。
• よく使うプロンプトをカスタムコマンドに：~/.codex/prompts/にファイルを作成すれば、/リファクタリングのようにスラッシュコマンドとして、頻繁に使うプロンプト