吉田真吾のレビュー一覧
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スペック駆動開発。Claude Codeのプランモード。MCP。Vibe codingの失敗あるある。AIと協働開発するうえで最重要なのは何をどう作るかの合意形成。AIエージェントの構成要素は環境・知覚・メモリ・推論・行動。コンテキストウィンドウの容量制限とコンテキストロットによる性能低下で過去の指示を忘れる。この課題には、コンテキストエンジニアリングとして、圧縮、構造化ノート、サブエージェントを駆使。ユーザの隠れた期待や資料間の矛盾によりエージェントは混乱し、変な実装になる課題には、スラッシュコマンド、スキル、サブエージェントによる指示追従性向上。外部システムとの連携の課題は、MCPとBashツール活用とそのためのセキュア環境構築。絶対守らせないルールはフックを使う。SandboxingとDev Container。
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Posted by ブクログ
実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法
著：西見 公宏
著：吉田 真吾
著：大嶋 勇樹
出版社：技術評論社
IT人にとって、AIの使い方は２つあります。
ユーザの要求にしたがって、その業務をAIをつかって実装すること。RPAなどをつかって、１オペで実行できるようにすることも含まれます。
もう一つは、AIをつかってコンピュータシステムをより安く、速く、確実につくること。
本書は、スペック（仕様）駆動開発、すなわち、コンピュータシステムの構築のために書かれた本です。
アプリケーション開発について、仕様をベースとして膨大な開発コストを軽減するための手法です。
工数・規模でいえば、仕様駆動開発の破壊力はすさまじいもので、７割から８割を低減することができるものです。
ただ、トークンを含むＡＩツールの使用料や、人間が確認、担保する工数が必要であり、コストとしては残念ながらそこまでのパフオーマンスは得られていません。
また、AIエージェントのうち、コーディングを司る機能を、コーディングエージェントといっていて、これまで会話型ではなく、バッチ型で処理するのが特徴です。また、MCPをつかった外部接続、仕様管理は、GitHubをベースとしているところが特徴です。
コーディングエージェント進化の歴史
2021 GitHub Copilot
2023 Cursor
2024 Devin
2025 Claud Code
2025年は、AIエージェント元年と呼ばれる
Claud Code の開発環境
・GitHub
・Visual Studio Code
・Dev Container
・Docker
仕様管理は、GitHubがベースとなっていて、仕様については、*.md というファイルに格納される
仕様記述 文書構造を SDDが規定する
例として、AWSがリリースしている Kiro があげられる
■コーディングエージェントの特徴とは
・自然言語による要求理解
・タスクの自律的分解
・コード生成と編集
・ツールの使用
・エラー対応
■仕様をとりまとめる CLAUDE.md ファイル
*.md というファイルが仕様関連のファイルです。
外部のシステムとの連携は、MCPというプロトコルを利用して行います。
目次
はじめに
第1部 手を動かして学ぶClaude Codeの基本
第1章 Claude Codeをソフトウェアエンジニアリングと統合する
第2章 Claude Codeの基礎
第3章 MCPを使いこなせ！
第4章 達人に学ぶスペック駆動開発
第5章 Claude Code Actionの活用
第2部 動作原理を理解して開発フローをしくみ化する
第6章 Claude Codeの動作原理を理解する
第7章 Claude Codeを意図通りに動かす
第8章 スペック駆動開発のフローをしくみ化する【設計編】
第9章 スペック駆動開発のフローをしくみ化する【実践編】
付録 各種サービスの設定手順 Anthropic社の概要・コンプライアンス・法的な規約
索引
ISBN：9784297153540
判型：B5変
ページ数：304ページ
定価：3000円（本体）
2026年01月08日初版第１刷発行
2026年05月16日初版第７刷発行 -
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Posted by ブクログ
Claude Codeによって、スペック駆動開発が実用化できそうなことが見えてきてワクワクする本です。
従来のウォーターフォールな開発は仕様書の変更管理が煩雑で仕様書とコードの不整合が多くなりがちで、アジャイル開発は仕様がチケットなどに分散してしまい後からの仕様把握が大変になりがちで、スペック駆動開発は仕様書を整備・維持するのが大変で回しにくいのが悩みだったかと思います（ちょっと乱暴なまとめですが）。
Claude Codeによって、仕様書を書かせたりメンテさせたりしながら、それと連動したコーディングも任せられるようになり仕様書とコードを整合させやすくなるので、スペック駆動開発が実用できそうでワクワクします。第4章は、ぜひ実際に試しながら読み進めることをお勧めします。
第6章以降の第2部では、一般的なAIエージェント開発でも肝となるコンテキストエンジニアリングを、Claude Codeの各種機能でどのように行えばよいのかが学べます。細かい機能の違いなどは触り始めれば自然に覚えるかと思いますので、本を読む時は機能を覚えようとするよりも、なんのためにその機能があるのかを中心に概念を理解するようにすると良いかと思います。
Claude Codeを使う側の方だけでなく、Claude CodeのようなAIエージェントを開発される方にとっても学びが多い本ではないかと思いました。 -
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Posted by ブクログ
まだ7章の後半（Moment Cacheの実装前）ですが、印象が残っているうちに感想を書いておきます。
総じて、とても実用的な本です。手順のとおりに作業をしていくことで、OpenAIのAPIを使用したチャットシステムを構築できるのはとても楽しいです。開発作業には、Google Collaboratory や AWS Cloud 9 を使うので、手元のパソコンに環境がなくとも始められます。便利な世の中になったものだ…。
なお、AWS、Git、OpenAI、Python、LinuxのオペレーションなどのIT技術やサービスの基礎知識は必要になるので、そうでない方は、まずそれぞれの基礎を学習してから取り組んでいただくのが良いと思います。
それにしても、出版されてから半年も立たないうちに本の中のコードが使用しているライブラリがすでに古くなっているという、この生成AI界隈の変化の速さたるや…。余計なお世話ですが、本の改訂も大変だろうなぁ、と思いました。 -
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Posted by ブクログ
ChatGPTブームに乗り遅れてしまって焦りを感じている方や、ChatGPTのすごさは分かるけど自社の業務や自社のサービス・アプリにはあまり関係しないしなぁと思われてる方にぜひオススメしたい1冊。
この本片手に週末1日手を動かすだけで、ChatGPTが騒がれている理由がわかり、良く聞くLangChainやRAGやベクターデータなどの仕組みや意味も腹落ちし、自社でも使ってみたくなり、とにかくワクワク感が止まらなくなるはずです。
あ、社内にChatGPTのすごさを広めたいのに、なかなか分かってもらえなくて孤独を感じている方にもオススメです。この本を教材に社内勉強会やりましょう！ -
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Posted by ブクログ
本書は、Pythonを用いて LangChain および LangGraph を活用し、RAG や AIエージェントを構築するための基本から実践的なコード例まで体系的に整理されています。エンジニアであれば、例示されたコードを実際に手元で動かすことで理解が深まり、即プロトタイプ開発につなげられる実用書だと感じました。
一方で、私自身はプロジェクトマネージャという立場から、「AIエージェントを技術的にどう実現するのか」という全体像を押さえることを主眼に読んだため、すべてのコードを細かく追ったわけではありません。それでも、AIエージェントのアーキテクチャや、RAGの設計思想、LangChain／LangGraph が果たす役割といった“仕組みレベル”の理解が得られた点は非常に大きな収穫でした。
特に、これまで私はビジネス寄りのAI活用書を中心に読んでおり、企画・要件定義の視点がどうしても主体になりがちでした。本書で技術側のアプローチに触れたことで、プロジェクト推進時にエンジニアとどのように議論すべきかや、技術的な難所がどこに存在するかがより立体的に見えるようになりました。結果として、AIエージェントを導入・運用する際の視界が一段広がった感覚があります。
プロトタイプ作成から実装・運用までを見据え、技術サイドの理解も押さえておきたいプロジェクトマネージャにとって、本書は良い“橋渡し役”になる一冊だと感じました。 -
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