はじめに

Findy主催の「開発にどう組み込む？AIエージェント選定ガイド」に参加しました。本勉強会で学んだ内容を共有できればと思います。

参加目的

AIネイティブ開発を始めたいが、何を使えばよいか不明
- 各ツールの違いを知る
- 機能差分だけでなく、実務上の違いを知る
ベンダー主催の研修は誇大広告気味で、実務イメージが湧きにくい
- 実務で詰まるポイントやノウハウを知る

ClaudeCodeのメリット

ターミナルで完結し、並列作業しやすい
Planモードで実装計画を検討できる
機能が豊富でノウハウが多数ある
- サブエージェント、Skill、カスタムコマンド等
GitWorktreeで並列作業が可能
AIがミスしやすいタスク手順はSkillでマニュアル化
- 例：レビュー手順、ドメイン固有知識、ワークフロー
イベント駆動で実行可能
- プルリクエスト駆動で自動テスト
- コード差分駆動で、ドキュメント自動更新
- リファクタリング候補を検出しイシュー自動作成
コード理解やキャッチアップで便利
ワークフローを柔軟に設定でき、Kiroと同じことを再現できる

複数ツールの利用法

ある会社のAIツール利用ランキング

実際の現場での使い分けが紹介されていました

ClaudeCode
- ゴールだけ渡して、細かいところを気にせず構築できる
Cursor
- Tab補完が便利で特定部分の修正に強い
- 環境配布がしやすく、社内ナレッジを育てやすい
Codex
- OpenAI最新モデルが、複雑な問題に強い
Github Copilot
- Azureと組み合わせた開発が可能
- Github Copilot SDKでアプリ内に組み込み可
OpenCode

※複数のツールの併用が多い。

重要なポイント：ツールに依存しない資産の蓄積が大切

ツールの流行はすぐに変わるが、AgentSkillやAI用ドキュメント等の資産はどのツールでも活用できる。あるベンチャーでは社内でSkillの蓄積が進んでいる。

Agent vs Skill の使い分け

Claude Code

Agent.md - 毎回絶対守るべきルール
Skill - 特定の作業手順。trigger/descriptionと、いつ使うべきかの指示が重要

Github Copilot

Instructions - 毎回読ませる簡単な指示
Agent.md - エージェントとして役割を与える
Skill.md - 特定タスクのスキル

Q&A セッション

Q1: AIコーディングツールを導入する際のROI候補

品質作業時間
- レビュー時間
属人性の排除
- オンボーディングコスト
  - 新人がコードを理解して戦力になるまでの期間が短縮
    - 従来は9か月だが、ClaudeCode導入で大幅に短縮
技術負債
- バグ起票数
（非エンジニアの）アウトプット量

技術負債について

仕様駆動開発でなんとなく動くものが作れても、汚いコードと、要件・設計漏れが技術負債として蓄積する。

理由：

要件や設計の漏れがある
クラスや関数のロジックが正しくない
- 似た関数が重複
  - セッションが切り替わるため、あっちで見たから再利用しよう！という発想が生まれない

改善方法：

単体テストに力を入れる
- 関数単位は、AIエージェントで自動レビュー実施
- プルリクエストやイシューから自動でテスト計画作成・実行し、最低限の品質を保つ
- 人間は要件を満たしているかに注力し、ユニットテストに魂を込める
事前にクラス定義などをルール化して読み込ませる
Skill等で明示的に再利用するよう指示を出す

Q2: モバイルとWebの開発違いは？

ChromeをいじれるPlayWrightMCPのように、モバイル向け環境を叩けるMCPがある。使うAIツールは一緒だが、利用するMCPが変わる。

Q3: おすすめのスキルは？

ClaudeCodeで難解なバグが発生した際に、Codexの上位モデルに相談する
ローカル環境でCIを自動チェック
- Linter, Formatterをローカルでチェック
ブランチ自動作成スキル
- 新機能の実装を依頼した際、自動でブランチを切って、pushして、プルリクエストを作るスキル
レビュー統合スキル
- CodexやGemini等、複数LLMにまとめてレビュー依頼できるスキル。Shellスクリプトでまとめてレビューさせる。

Q4: 情報収集方法は？

Twitter
社内ツール
公式X
Zennの有名ライターをフォロー
Connpass勉強会に参加
Agentに毎朝おすすめの記事5つをレコメンドさせる
困ったとき・興味を持った時に自分で調査

Q5: /clearのタイミングは？

設計から実装にフェーズが変わるとき。
- 実装計画策定ができたらclear
使い続けて性能が落ちたとき
- 引き継ぎ書を作成してclear
複雑なバグの処理時
- 別セッションで、上位モデルに考えさせる

参加目的の振り返り

① AIネイティブ開発を始めたいが、何を使えばよいか不明

各ツールの違いを知る
機能差分だけでなく、実務上の違いを知る

学んだこと：

ツールの差分より、ツールを使い倒すメタスキルが大切
迷ったらClaudeCodeが機能豊富でよさそう

②ベンダー主催の研修は誇大広告気味で、実務イメージが湧きにくい

実務で詰まるポイントやノウハウを知る

学んだこと：

技術負債の蓄積にみんな苦労している
- Skill.mdや、イベント駆動実行などを駆使してレビューを自動化し、技術負債の蓄積を防ぐ
- バグ発生数や、レビュー時間、品質保証時間等を測定・監視し、技術負債の蓄積具合をチェックする

感想

どのAIツールを使うかより、AIツールを使いこなすメタスキルが大切
- 複数ツールの併用は当たり前
- AgentやSkillといった再利用可能な資産を貯める文化
ROI測定の具体的な指標候補まで上がっていて驚いた
技術負債の蓄積に苦労している人は多く、ノウハウも多数登場
- 自社でゼロからPoCをやると周回遅れに
- 勉強会に積極的に参加して、生のノウハウを吸収したい

実務で使えるノウハウが詰まった勉強会で、参加してとても良かったです。
これからも積極的に勉強会に参加して、ノウハウを吸収したいです🔥
登壇者・運営者の皆様、ありがとうございました！

参考資料

登壇資料

その他資料

X実況