はじめに
こんにちは、学生エンジニアの @huyunoki です。
この度、研究室に後輩の見学者が来ることになり、「一瞬で目を引く、すごい資料」を作って可愛い子をいっぱい引き込もう計画が始まりました。そこで目をつけたのが巷で話題のAI統合開発環境「Google Antigravity」です。
今回はこの最新ツールを使って研究室の紹介Webサイトを約30分で完成させ、デプロイまで完了させた体験をご紹介します。開発の常識を変えるAIツールの可能性をぜひ感じてください。
Google Antigravity とは？
Antigravityは、大規模言語モデル「Gemini 3 Pro」を統合した次世代の開発環境です。
1. 選択可能な強力なAIモデル
Antigravityはタスクの難易度やコストに応じて、使用する基盤モデルを切り替えられる柔軟性を持っています。
- Gemini 3 Pro (High/Low)
- Claude Sonnet 4.5
- Claude Opus 4.5 (Thinking)
- GPT-OSS 120B
2. 開発の鍵となる会話モード
Antigravityの体験を決定づけるのが、以下の2つの会話モードです。タスクに応じて適切なモードを選択することでAIの挙動を最適化できます。
| モード名 | 説明 (画像より抜粋) | 目的 |
|---|---|---|
| Planning | エージェントはタスク実行前に計画を立てます。詳細なリサーチ、複雑なタスク、共同作業に利用します。 | 複雑なタスクの失敗を防ぐ |
| Fast | エージェントはタスクを直接実行します。素早く完了できる単純なタスクに利用します。 | 単純なタスクを高速化する |
3. 開発環境のメリット
Antigravity最大の利点は、既存の環境にシームレスに統合されている点です。
- UI/操作性: みんなが使っている VS CodeのUIをそのまま利用可能。新しいツールの操作方法を覚える必要がありません。
- 拡張性: VS Codeの豊富な拡張機能もそのまま使えるため、既存のワークフローを崩さずにAIを導入できます。
Antigravityの評価：メリットと制限
実際に研究室サイトを作成してみて感じた、ツールのメリットと制限（デメリット）をまとめました。
| 種類 | メリット | 制限・デメリット |
|---|---|---|
| プランニング | Gemini 3 Proが要件定義から担当（Task/Plan/Walkthrough/Review Changes）し、開発準備が圧倒的に早い。 | （現状）Cursorや類似ツールと比較して、まだAPIリミットや利用制限が存在する。 |
| 開発/修正 | 要件定義完了後約5分でアプリの基本構成が完成し、開発速度が飛躍的に向上する。 | 生成コードにパスの誤りや多少のUI崩れが生じることがあり、手動での修正作業が必要。 |
| レビュー | 他のAIツールと異なり、指定したファイルや箇所、画像の切り取った個所だけのみを変更する機能があり、AIの出力に対してレビューが非常にしやすい。 | 特になし。これよすぎてやべぇよ |
| デプロイ | GitHub Actionsなど、デプロイの詳細な手順書も自動で作成され、デプロイ作業までシームレスにサポートされる。 |
実践：30分で研究室サイトを構築したプロセス
実際に Antigravity を使って研究室サイトを構築した手順をご紹介します。
30分間のタイムテーブル
| ステップ | 所要時間 | 開発内容 | Antigravityの貢献 |
|---|---|---|---|
| Step 1 | 5分 | 要件定義と計画の策定 | Planningモードによるドキュメント自動生成 |
| Step 2 | 5分 | サイトの初期コード生成 | FastモードによるHTML/CSS/JSの即時作成 |
| Step 3 | 15分 | レビュー、UI・パスの修正 | ピンポイントレビュー機能による手戻りの削減 |
| Step 4 | 5分 | デプロイ設定 | GitHub Actions設定ファイルと手順書の自動出力 |
| 合計 | 30分 | Webサイト公開完了 |
Step 1: Planning機能による要件定義（5分）
まずサイトの目的（研究室紹介、見学者向け情報）を自然言語で伝えると、Antigravityは内蔵のPlanning機能を起動しました。
Gemini 3 ProはTask (タスク)、Implementation Plan (実装計画)、Walkthrough (コード解説)、Review Changes (レビュー観点)といった詳細なドキュメントを一瞬で作成し、要件定義を完了させてくれました。このステップは、AIとの対話を含めてもわずか5分で完了しました。
Step 2: わずか5分でサイトの基本構成を生成
要件定義が完了するとAIはすぐに開発を開始。静的なコンテンツ中心のWebサイトだったため、AIによるコード生成は約5分で完了し、HTML/CSS/JSの基本構成が完成しました。
Step 3: レビュー機能による効率的な修正（15分）
生成されたコードは完璧ではありませんでしたが、基本構成はしっかりしていました。特にパスの指定間違いや一部のUIレイアウトの崩れを修正する必要がありました。
AIが出したコード全体ではなく、「このファイル、この行だけ」というピンポイントでレビュー・変更指示が出せるため、修正作業が非常にスムーズでした。この人間による確認とAIによる修正のサイクルに15分を費やしました。
Step 4: GitHub Actionsによるデプロイ支援（5分）
Webサイトが完成した後、静的コンテンツのためGitHub Actionsでデプロイをしようと考えました。その旨をAntigravityに伝えると、デプロイに必要な詳細な手順書を自動で出力してくれました。
その手順通りに進めるだけで、デプロイまで問題なく完了！このデプロイ設定作業も5分で終えることができました。
まとめ：開発の常識を変えるAIツールの可能性
Antigravityはまだリミット制限があるものの、簡単なWebサイトやプロトタイプを作成する上では圧倒的なスピードと効率を提供してくれました。
特に要件定義の自動化、そしてAIの生成物に対して人間が効率的にレビューできる機能はこれまでのAI開発ツールの中でも格段に使い勝手が良いものになってます。
開発者の皆さん、ぜひこの次世代のAI開発環境を体験しその凄さを感じてみてください！