こんにちは、マイクです！今日は2025年10月4日、土曜日ですね。皆さん、今日も元気に過ごしていますか？今日はZennでのトレンド記事を紹介していきますよ！
では、まず最初に、前回紹介した記事には「物体検出モデルの推論高速化入門」「Cursor の新機能「Browser Automation」を使ってみた」「浮動小数点数に1を掛ける操作は最適化できるか／浮動小数点数のビット列表現のカノニカル性について」がありました。
お待たせしました！今日は全部で5本の記事を紹介します。それでは、早速行ってみましょう！
まずは1つ目の記事です。「ターミナル派待望の GitHub Copilot CLI 使い方まとめ」。2025年9月25日にGitHub Copilot CLIが公開プレビュー版としてリリースされ、ターミナルから直接GitHub Copilotを利用できるようになりました。利用可能なプランはGitHub Copilot Pro、Pro+、Business、Enterpriseです。インストールは`npm install -g @github/copilot`で行い、起動は`copilot`コマンドでインタラクティブモードが開始されます。
CLIは任意のディレクトリで起動可能ですが、信頼性のないファイルが含まれるディレクトリでの起動は推奨されておらず、特にホームディレクトリでの起動は避けるべきですよ。起動時に信頼するフォルダを選択でき、次回からの確認が省略されます。CLIの設定は様々で、環境変数や設定ファイルを通じてカスタマイズ可能。AIモデルには、デフォルトのClaude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、GPT-5があり、コマンドラインやインタラクティブモードで指定できます。
MCPサーバーの設定も容易で、インタラクティブモードから`/mcp`コマンドを利用して管理できます。実際に利用した結果、複数のリポジトリにまたがるタスクを依頼し、期待通りのスクリプトが得られたとのこと。今後のアップデートに期待が持てますね！
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さて、お次は2つ目の記事、「Claude Codeで開発する時こそ「ユビキタス言語辞書」を作ろう！」です。この記事では、Claude Codeを活用してユビキタス言語辞書の自動更新システムを実装する方法を紹介しています。AIツールの活用が進む中で、用語の不一致や誤解釈が新たな課題として浮上していますね。
この問題を解決するため、著者はユビキタス言語辞書を使って、用語の定義を一元管理し、AIの理解を助けるシステムを構築しました。実装はmacOS上でTypeScriptとPythonを使い、基本的なルールを記載したCLAUDE.mdを作成し、辞書ファイルを生成。このシステムにより、使用中の用語、議論中の用語、非推奨の用語が明確に分類され、チーム内でのコミュニケーションの一貫性が高まりました。
実際の運用では、新しい用語を追加する際にAIが確認を行い、非推奨用語に対しても適切に警告を出す機能が機能。総合評価として、実装のしやすさや開発体験は高評価を得ており、特に用語の一貫性向上がチームの生産性を向上させることに寄与していますね。
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次は3つ目の記事、「TiDB User Day 2025 に参加なぅ」です！TiDB User Day 2025に参加し、さまざまな企業のTiDBの導入事例が紹介されたとのこと。東京ガスでは、脱炭素化とデジタル化を進める中でTiDBを導入。特にMySQLとの互換性やパフォーマンスを検証し、導入後はDB起因の問題が発生していないようです。
レバテックの事例では、AuroraからTiDBへの移行が行われ、約1年をかけて40スキーマを移行。運用工数が削減されたそうです。また、カプコンではゲーム『モンスターハンターワイルズ』のためにTiDBを採用し、膨大なデータトラフィックを処理。自動シャーディングやスケールアウトにより、運用の負荷を軽減しました。
メルカリもオンプレミスのMySQLからTiDB Cloudへ移行し、運用コストの削減とスケーラビリティの確保を図りました。全体を通して、TiDBの導入により、企業は運用の効率化や信頼性向上を実現していることが示されましたね。
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続いては4つ目の記事、「AWS製AIエージェントOSS Strands Agentsの主要機能ハンズオン」です！AWSから公開されたオープンソースのAIエージェントSDK「Strands Agents」の主要機能を紹介します。Strands Agentsは「AIモデル + ツール」を組み合わせた設計で、少ないコードでエージェントを構築可能です。
エージェントはユーザーの入力を受け取り、アクションを決定し、必要に応じて外部ツールを使用し、結果をLLMに返すサイクルを繰り返しています。簡単なエージェントをローカルで実行する方法や、会話履歴を管理するためのセッション管理の方法も解説されています。
特に、複数のエージェントを組み合わせてタスクを解決する手法についても説明。これは今後のAIエージェントの開発に役立ちそうですね！
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最後に5つ目の記事、「cc-sddで仕様駆動開発を試してみた」です。この記事では、株式会社カンリーのエンジニアが「仕様駆動開発（SDD）」とその実装の一つ「cc-sdd」を試した経験を共有しています。SDDは、AIを用いた開発手法で、従来の開発フローを踏襲し、仕様の明確化を進めることで、曖昧さや再現性の低さを回避します。
cc-sddの導入は簡単で、コマンド一つでインストール可能。要件定義、設計、タスク生成、実装、検証という段階を経て開発が進められます。AIがサポートを行い、要件の詳細化や設計書の生成を助けてくれます。
良かった点としては日本語対応の使い勝手の良さ、課題としては設計中のコンテキスト圧縮による精度低下が指摘されています。SDDはAI時代の新しい開発手法として、日本の開発現場でも取り入れやすいとされていますね。
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さて、今日紹介した記事を振り返ってみましょう！GitHub Copilot CLIの使い方から、ユビキタス言語辞書の重要性、TiDBの導入事例、Strands Agentsの機能、そして仕様駆動開発の試みまで、盛りだくさんでしたね！次回もお楽しみにしています。詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてください。番組の感想もお待ちしております。それでは、また次回お会いしましょう！