Junichi Mitsunaga

Software Engineer
ゆったり生きていきます

[松本 勇気 (Yuki Matsumoto) | LayerX CTO @y_matsuwitter]

昨日登壇したAI要件定義サミットの資料を公開しました。AI Agent時代のFDEモデルについて、私たちの視点で整理したものです。FDEというキーワードが飛び交うようになりましたが、なぜFDEなのか、何が必要なのか、などについてまとめております。

[Yasunobu Kawaguchi / YesNoBut @kawaguti]

デンマークのDevOpsDaysが中止になっていた

•デンマークDevOpsDaysが2026年4月28〜29日開催予定だったカンファレンスを中止。登壇希望者とスポンサーは過去最多だったのに、参加申し込みは早期割引ゼロ、プログラム公開後もわずか7名という異常事態。
•過去参加者555名へのアンケート結果:DevOpsは死んでいないが、Platform Engineering、IaC、ツール指向のOpsに変質した。この領域はすでにCloud Native Foundationがカバーしている。
•初期DevOpsを特徴づけていた「社会技術システム」への注目には明確な居場所がなくなり、DORA、DevX、エージェント型AIに断片的に分散している。
•参加者の本音は「マネージャーを2日間休ませてDevOpsカンファレンスに行かせる説得ができない」。
•印象的なコメント:「DevOpsカンファレンスはPlatform Engineeringの人たちの集まり。SAFeをAgileと呼ぶようなもの」「世界が燃えていて、みんな自分の職を守るので精一杯」「DevOpsは知ってて当然の前提知識。今面白いのは『人』の側、特にLLM時代の」。
•今後の方向性:協会の名称変更・リブランディングを検討中。DevOpsDays憲章からの離脱の可能性も。新コンセプトは「People in Tech」。
•イベント形式の転換:年1回の2日間カンファレンス → より小規模・高頻度のOpen Space、Lean Coffee、ワークショップ中心へ。デジタルコンテンツ(動画、音声、ブログ)にも注力。
•運営方針:非営利継続、コンテンツ完全無料、参加者も基本無料(ケータリング費程度)、オーフスとコペンハーゲン両拠点維持、スポンサー受け入れも継続。

https://t.co/YUpZGshk2B

[kawasima@99卒 @kawasima]

『Skills for AI Agents』最初の2章分だけ読めて、Skillの位置付けやベストプラクティス学べて良さそうなのだが、出版予定が来年4月では、その頃には色々変わってそう。どう対応していくんだろうか?
https://t.co/8BEEk4RR2k

[O'Reilly Japan @oreilly_japan]

【6月2日発売】最新刊プレゼントキャンペーン
➡️下記書籍を抽選で3名様にプレゼント🎁
✅応募方法
❶当アカウントをフォロー
❷このポストをリポスト
応募締切6月14日まで／当選連絡チャット(旧DM)📩

『シンプリシティ』
https://t.co/FW99oCq7Vz

[よこち @akira6592]

うわあぁ「具体と抽象」のシステム開発版のような本？？読みたすぎる

システム開発と具体と抽象〜問題発見と問題解決を往復する「思考のメタ化」を身につける〜 https://t.co/DfxcnYdoN1 #Amazon @Amazonより

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

この思考の変化は、多くが感じているところかもしれない。

・AIは、開発のスピードを上げるだけでなく、エンジニアリングという仕事の性質そのものを変容させた
・今は自分で全てのコードを書かなくなった
・システムの境界や連携方法といった全体像を深く考えるようになった

・システムを作る前に、プロンプトや仕様書を通じて全体的な構成を記述することが求められている
・問題を解決する前に、そのフレームを設定するという抽象的な思考プロセスが必要になった
・ここでは、自分がその場にいなくても意図通りに動くよう成功の定義を正確に伝えるのが大事になる
・そのため、委任のスキルが大きく向上した

・ビジョンを共有して作業を分割し、問題が起きそうな箇所を予測する能力は、人間に対してもAIに対しても共通して役立つ

https://t.co/xzvNNQVk4T

[Brandon K. Hill | CEO of btrax 🇺🇸x🇯🇵/2 @BrandonKHill]

今アメリカでかなり話題になってる、ワートンとボストン大の経済学者2人が、何も変えなければ、AIは確実に経済を壊すことを数式で証明。タイトルは「The AI Layoff Trap」。このままの流れで解雇が進むと、消費が極端に冷え込み、世界恐慌が訪れる。僕の考察を含めスレッドで解説します。↓

[Junichi Mitsunaga @junichi_m_]

これ使ってみようかな、AIをどう広めるか？が重要だから良さそう
https://t.co/9lxkwE8aUO

[Takuto Wada @t_wada]

"仕様駆動開発で重要なのは実装の正解・不正解を少ない誤読や質問で判定できる振る舞い仕様を書くこと" "外部から観測可能な振る舞いの正誤を決める基準が振る舞い仕様" / 仕様駆動開発をする前に押さえておくべき「振る舞い仕様」のこと https://t.co/3YXnwI1a9T

[Junichi Mitsunaga @junichi_m_]

6月8日(月)・9日(火)開催
「AI Engineering Summit Tokyo 2026」に申し込みました！ https://t.co/DREmttYAwb ##AIE2026_findy

[Claude Code Studio @ClaudeCode_love]

【速報】
Anthropicの社員が、今いちばん使ってるプロンプトをポロッと漏らしてたので共有😳
これ日本語でどうゆうプロンプトかと言うと👇
「仕様書通りに実装して。
その途中で、仕様書に書かれてなかった判断・変更・妥協点・意思決定を、全部 implementation-notes に残して」
というプロンプト。

これ、地味に見えてAIコーディングの本質すぎる。

多くの人はAIに
「作って」
「修正して」
「いい感じにして」
で終わる。

でも本当に強い使い方は違う。

AIに作業させるだけじゃなく、
AIが作業中に何を考え、どこで迷い、何を変えたのかまで記録させる。

つまり、コードだけじゃなく
「意思決定ログ」まで残す。

これをやると何が起きるかというと、

・あとから修正しやすい
・なぜその実装になったか追える
・次のAIに引き継ぎやすい
・仕様と実装のズレに気づける
・人間がレビューしやすくなる

要するに、AIにコードを書かせる時代から、
AIに“実装の記憶”まで残させる時代に入ってる。

Claude Code / Codex / Cursorを使ってる人は、
この一文を入れるだけでマジで作業品質変わる。

「実装して」だけじゃなく、
「なぜそうしたかも残して」までがAIコーディング。

[Takuto Wada @t_wada]

AI-DLC はアジャイルソフトウェア開発と重なりが大きく、実質的に「アジャイルの一部 + AI駆動開発の適用」。強度の高いモブワーク。AI-DLCの10原則の中にAI-DLC独自の考え方は2つしかない。とてもよく分かる。 / AI-DLC Deep Dive https://t.co/k3JTU1q6Tz

[Claude Code Studio @ClaudeCode_love]

【公式がしれっと出してきた】
Claude Codeを開いた瞬間に、必要な設定を全部組んでくれる
Anthropic公式の補助プラグイン「claude-code-setup」が話題に😳
これ、何がエグいかというと👇
https://t.co/2sd9gKtPvP
・自分のプロジェクトを読んで、足りない仕掛けを判定
・フック・スキル・MCPサーバー・サブエージェントを推奨
・あなたのコードに合う自動化レシピも合わせて提案
・/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official で一発導入

つまり
❌ まっさらなClaude Codeを毎回手で整備してた
⭕ Anthropicが用意した型紙で一発でチューニング済み

「Claude Code、結局どこから整えれば化ける？」
→ 公式が「ここから始めろ」と先に答えを出してくれた形。

これ適当に使ってる人ほど、入れた瞬間に世界変わる👇

[おさぼり @1osabori]

Anthropic公式が数百体のAIエージェントを量産する方法、普通にバラしててもう次元違うんやがwww

もはや英語圏のフリーランスだけ別ゲー始まってるし、これ気付いてる人だけ得してるやつw

日本語でまとめたから時間あるとき読んで⤵︎

こういうの広まってからじゃ遅いし、流れる前にブクマ推奨

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

大規模なコードベースでClaude Codeを使う公式プラクティスな記事だった。

・Claudeは人間のエンジニアと同じようにファイルシステムを探索し、必要な情報を探し出す
・開発者の手元の環境で直接動いている
・だから、コード全体の中央インデックスを作る必要がない

・従来のインデックス検索は開発スピードに追いつけず、情報が古くなるという弱点があった
・自律的な検索を行うことで、常に最新のコードの状況を把握できる
・ただし、探索をうまく進めるためには最初の段階で十分な背景情報を与える必要がある

・Claudeの性能はAIモデルそのものより、周辺の拡張機能や設定によって大きく左右される
（スキルとかは割愛）

・CLAUDE.mdファイルには情報を詰め込みすぎず、階層ごとに分けてシンプルに保つことが重要
・リポジトリの最上位からではなく、実際に作業するサブディレクトリでClaudeを起動したほうが効率がよい

・テストや自動チェックの対象範囲もディレクトリごとに絞る　→　エラーや処理の遅れを防げる

・自動生成されたファイルやビルドの成果物は、設定で除外してClaudeのノイズを減らすと良い
・ディレクトリ構造が複雑な場合は、どこに何があるかを記した目次のようなファイルを作ると効果的

・AIモデルが新しくなると過去のルールが邪魔になるこ
とがあるため、設定ファイルは定期的に見直すこと
・古いモデルの弱点を補うために作った設定は、モデルが賢くなると不要な制限になってしまう
・目安として3ヶ月から半年ごと、あるいは新しいモデルが出たタイミングで設定を棚卸しするとよい

・技術的な設定だけでなく、組織としてどのように導入を管理するかも成功の鍵
・広く導入する前に、専任の担当者が開発者の使いやすい初期設定を準備しておくことが望ましい
・開発環境を向上させるチームや専用の管理者が、社内の設定やノウハウを一元管理すると導入がスムーズに進む
・ルールなしで導入すると混乱するため、承認されたスキルやコードレビューの手順をあらかじめ決めておく
・エンジニアだけでなくセキュリティや管理の担当者も交えたチームを作り、安全な導入計画を立てることを推奨

https://t.co/bF0X3H3oC8

[kawasima@99卒 @kawasima]

グッドハートの法則やコブラ効果など『指標をめぐる認知バイアス』はたくさんあって面白いのでまとめました。
https://t.co/1nzHJwgjkj

[さとだい @dskst9]

Structured-Prompt-Driven Development (SPDD) を試してみた所感。

- 要求や背景、エンティティからアプローチ方法、運用やガバナンスに至るまでを分析し、The REASONS Canvas（mdファイル）に出力する
- REASONS Canvas は具体的な実装指示書（プロンプト）でもあり、これに基づいてコーディングが実行される
- コーディングした成果物を The REASONS Canvas と突合し、レビューや検証を行う
- 修正や変更は The REASONS Canvas に同期する

このプロセスでは The REASONS Canvas を中心に開発サイクルを回す。中身には細かすぎるほどの実装指示があるが、それくらい細かいからこそ出力が安定している。

一方で、ここまで細かく指示するなら「それこそソースコードでいいのでは？」という気もしなくはない。記事のまとめにある通り、長期的な保守性やコンプライアンス、監査要件などが必要なケースで真価を発揮しそう。

https://t.co/kYirbIA4QT

[えわ@腰も痛いし肩も痛い @ewa_mobile]

このあと10時からスクラムフェス新潟で登壇するセッション
自動テストだけでリリース判断できるチームへ - 鍵はテストの量ではなくリリース判断基準の再設計にあった
のスライドをアップしました！ #scrumniigata
https://t.co/sv9zo0Bt39

[Takuto Wada @t_wada]

Scrum Fest Niigata 2026 基調講演の資料を公開しました #scrumniigata / 2026年のソフトウェア開発を考える（2026/05版） https://t.co/4UqYV3j6D0

[kawasima@99卒 @kawasima]

生成AI時代、まず「仕様」というものを「正解を書くもの」ではなく「どの仮説を、どのエビデンスで採択・棄却するかを書くもの」として、あらゆるレイヤーで再定義することから始めた方が良いのではないかと思い、『仮説階層モデル』を書きました。
https://t.co/l78vZVjIJJ