はじめに ✨
生成AIツールを活用した、自動運転AIチャレンジへの取り組みを不定期に連載していきます。 本記事は、GoogleのNotbookLMを使った音声解説でポッドキャスト配信を行っています。
前回は、自動運転AIチャレンジの概要と筆者が勝手ながら呼んでいる「AIツール三種の神器」について紹介しました。
三種の神器を使う環境を整える 🛠️
この三種の神器をうまく使いこなすにあたり、現時点で有力な基盤となるエディターがVisual Studio Code（以下、VS Code）です。特にコーディングアシスタントとしての書記、AIエージェントである執事をうまく活用するために、VS Codeが適しています。
バイブコーディングとSoftware 3.0 🧑💻🚀
こういったAIを利用した開発の文脈で最近注目されているキーワードとして、バイブコーディング 、ソフトウェア3.0といった言葉があります。語源は元TeslaのAI開発責任者で、OpenAIの共同創立者のAndrej Karpathy氏です。
バイブコーディングは、AIを活用してコードを書く新しいスタイルの開発手法で、従来のコーディングの枠を超えたアプローチを指しています。
Teslaの自動運転開発において、人がアルゴリズムのコードを書くsoftware 1.0から、End to Endのニューラルネットーワークに置き換え、コードを減らしていくSoftware 2.0への移行をたどったことから、自然言語でLLMに指示し、AIがコードの生成やデバッグを支援するパラダイムをソフトウェア3.0と位置づけています。
VS Codeとは？ 🖥️
VS Codeは、Microsoftが開発したフリーのエディタで、拡張機能を追加することで様々なプログラミング言語やツールに対応できます。特に自動運転AIチャレンジでは、コマンドラインインターフェース（CLI）を多く使うため、初心者にとっては敷居が高いと感じることもあります。VS CodeはそのCLIでの実行機能が充実しており、ターミナル操作を執事である、AIエージェントに実行させるのに相性が良いです。
GitHub Copilot、Cursol、Cline、WindSurfなど様々なAIエディターがVS Codeと連携しており、コーディングアシスタントとしての機能も充実しています。
様々なAIエディターがありますが、ここではGitHub Copilotを使っていきます。
VS Codeのインストール 🏗️
VS Codeは、Windows、macOS、Linuxのプラットフォームで利用可能です。
AIチャレンジでは、Ubuntu22.04の環境を使用しているため、Linux側にインストールすることも可能ですが、ここではWindowsのPCにWSL（Windows Subsystem for Linux）をセットアップして、VS CodeからWSLに接続して利用します。
https://code.visualstudio.com/Download
エクステンションのインストール 🧩
AIチャレンジでの開発を容易にするため、以下のエクステンションをインストールします。
- WSL: WSL環境に接続してターミナルを利用します。🔗
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-wsl - Dev Containers:Dockerコンテナの中に入り操作することができるようになります。🐳
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-containers - GitHub Copilot:無料プランや1か月トライアルもあります。月$10でGPT-4.1を使用したコーディングアシスタント、エージェントが無制限で利用できます。🤖
さいごに 🎉
AIツール三種の神器を効果的に活用できる環境について触れました。
今回はまだ三種の神器を活用するため、足場を固める内容ですが、次回は、WSLへのシミュレータセットアップと動作確認へ進んでいきます。