現状が整理される、大変面白いイベントでした。
取り急ぎ、Notion AIでシュッとまとめてもらった内容にて失礼します。
AI開発の変革
- AIエージェントの登場により、MVPレベルのものを短期間で構築できるようになり、開発のルールが大きく変わりつつある
- レベル1. プログラミング = マニュアル運転（楽しいし、趣味）、レベル2. LLM = オートマ運転、レベル3. エージェント = テスラ、自動運転、レベル4. MCP = SKYNET接続
- 開発の分業モデルが終焉し、AIエージェント同士が会話することでさらに効率が向上する（BtoB, BtoC → BtoA, AtoC, AtoA, etc）
主要AIコーディングツール
- 現在はCursor、Windsurf、GitHub Copilotなどのブリッジ型ツールが主流だが、Devinのような完全自律型エージェントが今後普及していく
- 各ツールには特性があり、要件定義→デザイン→フロント→バック→テスト→デプロイの各フェーズで最適なAIエージェントを組み合わせる開発手法が効果的
WindsurfとCursorの思想の違い
- Cursor → Project Rules でルールを記憶させる、シンボル機能（
@Fileや@Webなど）で検索のコンテキストを指定する。多機能になってきた - Windsurf → 検索や記憶は、操作履歴やコードベースなどからAIが自動で勝手に判断する。LLMの性能向上によって精度に磨きがかかる
有志によるAIエージェントのOSS化
- Devin → OpenHands（API料金だけで使える）
- bolt.new → bolt.diy
導入のメリットと課題
- AIエディタやエージェントを使うことで開発生産性が2〜5倍になるが、日本企業は海外に比べて導入が遅れている
- 企業での導入には信頼性・セキュリティの確保が必須で、完全自動化よりも段階的に導入してROIを確認する方法が現実的
実践例と今後の展望
- AIエージェントを活用した月1のプロダクトリリースや、MCPを活用した業務効率化、非エンジニアによる分析業務の効率化などの成功事例が増えている
- AIの進化は急速で、今後数年でエンタープライズでの普及が進むため、今AIリテラシーを高めることが重要