こんにちは、みなさん！マイクです。今日は2025年4月19日、土曜日ですね。今日はZennでトレンドの記事をいくつか紹介していきますので、ぜひお楽しみに！
さて、前回紹介した記事ですが、今回は「仕事で使うための Cloudflare Worker 入門」や「Gitless GitOpsとは何か？OCI中心のセキュアな新構成」、さらには「Notionで手軽にMarkdownを読み書きできるMCPサーバー『NotionMCP Light』を作りました」といった内容でした。これらの記事をまだ読んでいない方は、ぜひチェックしてみてくださいね。
今日は、全部で5つの記事を紹介します。それでは、早速今日の内容に入っていきましょう！
まず最初の記事は、「個人的 Vibe Coding のやりかた」についてです。このVibe Coding、つまり「雰囲気コーディング」は、音声やテキストで指示を出し、AIが主体となってコードを書くスタイル。著者はこの手法を用いて、特定のツールを作成する過程を具体的なステップで説明しています。
まずは要件定義。この段階では、ChatGPTを使用して「何を作るのか」「ターゲットは誰か」「機能」「画面構成」を決めます。AIがヒアリングを行ってくれるので、必要な情報を引き出すことができます。
次に技術選定です。ここでもChatGPTを用いて、利用技術やディレクトリ構成、DB設計、API仕様を決定します。このドキュメントが後のコーディングに役立つんですね。
続いて、コードベース作成に進みます。Claude Codeを使って初期設定を行い、AIが自動的にコードを生成。APIとクライアントの構築も段階的に進めます。
最後に微調整。この段階ではエディタ型エージェントを使ってファイルの分割や文言変更を行います。AIのアウトプットに手を加える際は、調整を認識させる指示が大切です。
このVibe Codingのメリットは、開発のハードルを下げ、アイデアを形にすることができる点にあるんです。著者は最近、音声でAIと会話しながら言語学習アプリを作ったという体験もシェアしています。
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続いて2つ目の記事は「OpenAI - エージェント構築のための実践ガイド 日本語翻訳」です。このガイドでは、LLM（大規模言語モデル）を活用したエージェントシステムの構築方法やベストプラクティスが紹介されています。
エージェントは、ユーザーに代わって自律的にタスクを実行するシステムで、複雑なワークフローを管理できます。この設計には、主に3つの核心コンポーネントが必要です。まずモデル、次にツール、最後に指示です。
モデルはタスクの性質に応じて選び、ツールはエージェントの能力を拡張するもの。指示は明確で具体的である必要があります。エージェントの設計において、これらの要素をしっかりと把握することが重要です。
また、オーケストレーションについては、単一エージェントシステムとマルチエージェントシステムの選択肢があります。最初は単一エージェントから始めることが推奨されていますね。
さらに、データプライバシーやセキュリティを保護するため多層的な対策を講じることも大切です。人間の介入を計画することで、エージェントが失敗した場合の対策も含まれています。
このガイドを参考にすることで、エンジニアや製品チームは自信を持ってエージェントの開発に取り組むことができるでしょう。
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次は3つ目の記事、「IntelliJ IDEAを使っている人は全員Junieを導入しよう！」です。JetBrains製のAIコーディングエージェント「Junie」が正式リリースされ、特にIntelliJ IDEAユーザーには導入が推奨されています。
JunieはKotlinなどの静的型付け言語との相性が良く、その価格も手頃です。従来のAIコーディングツールでは生産性向上が限られていましたが、Junieは多岐にわたる開発タスクをサポートし、開発者の生産性を顕著に向上させることが期待されています。
導入したチームでは、機能実装や設計方針の壁打ち、エラーメッセージの調査などに活用されています。Junieの主な利点は高い性能、簡単なセットアップ、低価格です。
ただし、実行時間の長さやファイル差分の見づらさなどの課題もあります。活用にあたっては、指示を明確に出すことや、AIに何でも試させることで得意分野を見極めることが重要です。
Junieの性能を最大限に引き出すために、Askモードを利用して実装方針を相談することも推奨されています。IntelliJ IDEAユーザーはJunieを導入することで開発効率が向上し、AIコーディングの新たな可能性を探る良い機会になるでしょう。
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続いて4つ目の記事、「400超のLambda構成アプリケーションにおける漸進的リアーキテクチャ」です。この内容では、AWS Lambda関数から構成されるアプリケーションのリアーキテクチャ過程と直面した課題、解決策が解説されています。
既存アーキテクチャは、ローカル開発環境の構築が困難で、デプロイの安定性が低いなどの問題がありました。これらの課題を解決するために、アプリケーションの構成をECS/EKSなどのコンテナ構成へ漸進的に移行するアプローチを採用しました。
この移行は段階的に行い、技術の進化やビジネス要件の変化に対応しやすくします。特に重要なのは、密結合から疎結合化への移行です。
具体的には、AWS LambdaのアーティファクトをDocker化し、コンテナで動作可能にすることで移植性を向上させました。また、OpenAPIを整備し、メンテナンス性を向上させたり、複数のLambdaをまとめる「Lambda-lith」構成に移行してリクエストのルーティングをFastAPIで行うなどの取り組みが挙げられます。
これによりデプロイの安定性やパフォーマンスが向上し、運用コストも削減されます。今後は、サーバーレスからの脱却を目指してECS/EKSへの移行を進めていく予定です。
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最後に5つ目の記事は、「MCP + DB ＞ RAG？」です。こちらでは、検索強化生成（RAG）の限界を指摘し、MCPとデータベースを組み合わせた新しいアプローチを提案しています。
RAGは情報検索と生成モデルの統合を目指していますが、精度や情報の完全性に課題があります。新しい解決策として、MCPとMongoDBを使用した構造化データの検索手法が紹介されています。
MongoDBは柔軟なデータモデルを提供し、アプリケーションのニーズに応じてフィールドを追加・変更できます。具体的な設定方法も詳述されており、比較的簡単に接続可能です。
ただし、MCP技術はまだ成熟しておらず、大量のデータを検索するとトークン消費が増えるため、注意が必要です。将来的には、MCP + データベースのアプローチがRAGに取って代わると期待されています。
MCPによる検索手法は、開発コストを抑えつつ高い精度を実現できる可能性があり、普及も期待されます。
さて、今日はここまでお届けしました。今日紹介した記事を駆け足でおさらいすると、Vibe Codingのやりかた、OpenAIのエージェント構築ガイド、Junieの導入、およびLambda構成アプリケーションのリアーキテクチャ、最後にMCPとDBの新しいアプローチについてお話ししました。
次回も楽しみにしていますので、ぜひまたお会いしましょう！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、そちらもご覧ください。番組の感想もお待ちしています！それでは、良い一日をお過ごしください！