AI駆動開発の紹介
こんにちは、AI駆動開発部の日常へようこそ。
このポッドキャストは、日々AI駆動開発を行う 企業家の山本とエンジニアの阿部が
AI駆動開発のリアルを広く語り合う番組です。
最新のAI開発ツールの感想から、 プロンプトエンジニアリングの試行錯誤
AI駆動開発の現場で起きている日常をお届けします。
はい、じゃあ今回最初の回っていうことで、 まずはよろしくお願いいたします、阿部さん。
よろしくお願いします。 突発に始まりましたね。
まずは僕たちがどんなことを普段やってるか みたいな説明して、
今日本題はCodexとClaude Codeは どっちがいいのかみたいな話。
ちょっと書簡を含めて聞きたいなと思っているので、 よろしくお願いいたします。
お願いします。
まずは僕たち普段どういうことをやってるか みたいなところなんですけれども、
普段は自社プロダクトの開発、 今で言うと公開されているので言うと
シェフレピっていうオンライン料理教室の サービスであったりとか、
あと今シフト管理のツールとか AIエージェントサービスみたいなのも
今内部的には作ったりしてるんですけれども、 そういった自社プロダクトの開発を行っていたり、
あとは自宅で開発を他の企業さんから受け負って 開発を支援するみたいなことをやっていたり、
あとはオペレーションを効率化するみたいなところで、 内部的なスプレッドシートとかそういったものを
ガスとかで自動化するような形で組んで、 オペレーション効率化の支援みたいなことを
やっていたりしておりますと。
生成AIとツールの利用
そんな中で最近ずっと生成AIと 戯れて開発しているっていうところで、
僕自身も非エンジニアなんですけれども、 自社プロダクトのほうの開発をメインに
結構ガンガン開発をできるようになっていたりとか、 アベアベでもともとシステム開発、
自分でしているけれども、それをより効率的にする みたいなことをやっていたりしますという感じになっています。
実際、先ほど申し上げた生成AIの CodeXであったりとか、あとクロードコードとか、
あと他の自宅とかだったらDevinとかも使ってますよね。
Devinも使ってますね。
あとはCode Rabbitのレビューで少しだけ使っていたりとか。
あとは開発だけじゃなくて、11LOVESっていう、 こういうポッドキャストのノイズを
リダクションしてくれるものであったりとか、 テキストから音声を起こしてくれたりとか。
あとは多分これで流れているバックミュージック、 BGMの音楽とかも多分11LOVESで作ったりとか、
することになるかなというふうに思っているんですけれども、
いろいろなことに生成AIを使う中で、 二人とも結構AI大好きになってきてですね、
せっかくだったら普段開発しながら得た知見とかを こういうポッドキャストとかの形で
共有できるといいのかなというので、 開始したというような形になりますと。
じゃあそんなもんで、他何か喋りたいことありますか。
僕から?いや今話聞いてると結構いろいろ使ってるよね。
何気なくいろいろ触ったり何なりしてきたけど、 かなりいろんなサービス使ってるな。
V-ZEROとかもね、途中で使ったりとか、 あとはあれか、マストラ、AIエージェントのフレームワークのマストラとか、
僕とかだとフレームワークでAIエージェントのワークフローを組んで、
社内の業務の効率化をバリバリ行ってたりとか。
そうだね。
とにかくね、何かサービス出てきたら触ってみようかとか、 一回記事見てみようかっていってね、
試してるよね。
さっきこの番組始まる前に話したんですけど、 山本のことを僕はAIジャンキー山本って呼んでて、
こうやっていろんなサービス出てきたら、 とにかく触って共有してくれたりするから。
そうだね、切り込み隊長みたいな感じ。
とりあえず触るのは俺みたいな。
ありきりやってるよね。
Code Rabbitとかもね、最初入れるかどうかってすごい悩んでたけどね、
結局入れてくれて使ってみたら結構良かったりしてね。
すごいコードのレビューの品質が高いっていうので、 今はね、僕たちはそれを使っていたりしますね。
そんないろいろ生成AIのサービス使う中で、
最近話題の、ずっと話題かもしれないけど、
コーデックスっていうチャットGPTを提供している、
オープンAIっていう会社から出てるコーディングエージェントと、
あとクロード、クロードコードっていうアンソロピックっていう会社が提供しているコーディングエージェント。
この2つが結構2大巨頭みたいな形。
ジェミニCLIとかもあるけどね。
一応じゃあ3大巨頭としましょうか、みたいな感じでやってると思うんですけども。
CodexとClaude Codeの比較
実際じゃあどれがいいんだいっていう話をちょっとできたらなというふうに思っていますと。
これ実際どっちがいいのかなってすごく悩むね、僕は。
僕は開発でコーデックスもクロードコードも使っていて、
まず最初にやっぱり感じるのはクロードコードって、
クロードももともとそうなんだけど、すごく言語力が高い。
日本語上手いよね。
すごく上手い。
表現力もあるし。
僕たちが伝えたい内容とかもすごくこう、
なんて言うんだろう、裏の意図ではないけど、
ちょっと伝え漏れがあったりしてもすごい組んでくれるなっていう感覚があるんだよね。
ただ、その点で言うとコーデックスはすごくさっぱりしているというか、
言われたことをしっかりやるとか、事実に基づいてやるっていう、
ただそれだけでもないんだけど、
逆にそれが扱いにくいと感じてしまう側面もあったりするかなっていうので、
でも一方でコーデックスってすごい分析力の高さとか、
言語力の高さっていうのは、
クロードコードも圧倒的にしのいでるんじゃないかって感じることは多々あるから、
やっぱコーデックス使うのがいいんじゃないかなって思ったり、
なんかそこですごいいつも揺れ動いてるかな。
ちなみに俺は、生成ライクルを開発するんだったら、
もうコーデックス一択って感じで思ってて、
俺はそれはなんか、自分なりに一応分析してて、
なんで阿部ちゃんは、阿部ちゃんって呼んでるんですけど、
阿部ちゃんはクロードコードとちょっと悩ましくて、
俺はコーデックス一択なのかみたいなところは、
なんか僕の中では結構言語化できてるかもしれなくて。
僕もともと起業家っていうふうに今説明しましたけど、
ちょっとこれ難しくてこんな説明嫌なんですけど。
他の会社さんでPM的な立ち回りとかさせていただくことが多くて、
比較的エンジニアに言語化して仕様を伝えるみたいなことを、
多分どちらかというと大きくやってる、阿部ちゃんと比べて。
一方で阿部ちゃんはどちらかというと実装をしっかりやるみたいなほうが、
普段の業務では多いと。
ここに結構大きな違いがありそうな気がしてて、
割と俺の感覚で言うと、仕様を伝えて組んでくれるみたいなとかっていうのは、
別にどっちも一緒ぐらいかなっていう感覚があって。
それは多分俺が伝えてる、そもそもの言語化量が多いとか、
そういうのが前提としてあるのかなと。
一方でさっき分析力って出たと思うんやけど、
コードベースをばーってさらってみて、
しっかりと理論的にっていうのかな、
コードの破綻なく設計しつくしてくれるのがコーデックスやと思っていて。
俺の指示のもとでクロードコードにやらすとドツボにはまる。
どっかで根本的な設計上の不具合みたいなのがあって、
ドツボにはまってるみたいなことがあることが結構あって、
それがコーデックスになると一切起きない。
ちょっと動いてないなって思ったら、
若干データの受け渡しの一部で欠損してたぐらいで止まる。
だから破綻してるみたいな状況が起きないので、
個人的に俺はコーデックスの方がいいと思ってるし、
デザインダメみたいなことを言うけど、
個人的にはそこもあんまり気にしてなくて、
伝えたらやってくれるから、
伝えたらそれなりの、しかもいいデザインで上げてくれるから、
雰囲気を伝えるだけで。
だから別に困らんっていう、その前提がある。
ドキュメントに関しては言語化をそもそもしてもらわないといけないから、
ドキュメントだけはクロードコードがいいのかなっていうのは思うんやけど、
コーディングするとかそういうのに関して、
特に俺は技術的な背景をそこまでエンジニアと比べて深く知らないっていう前提に立ったときに、
仕様とか要件みたいなのを、
ちゃんと汲み取ってくれるよりも、
コーディングのレベルが高い方が安心するから。
見てすぐパッとわかるものでもないから、
むしろこと細かにその要件とか仕様を言語化して伝えて、
それを破綻なくちゃんとやってくれるっていう力の方が、
俺は重要かなって。
そこのレビューが、俺はできないから、
よっぽどセキュリティの懸念がありそうな部分とかは阿部ちゃんに聞くし、
かつ、コードラビットとか、クロードコードとか、
コーデックスのレビューとか、
全部かまして、とりあえずできるだけネットを、
網目を透き通る、通り抜ける網目を狭くしておく、
みたいな努力を結構俺はするから、
どっちかというと、阿部ちゃんと差が感じるなって思うのは、
阿部ちゃん結構その辺どうでもよさそうな感じでいつもやってるけど、
俺はもっと整備してくれよってやっぱ思っちゃう。
それはなんか俺が俺自身に自信がないから。
エンジニアの僕の視点からすると、
AIが生えたコードをパッと見たら、
まずそうだなってその瞬間に分かっちゃったりするから、
止めたりする時もあるし、走り切った後にさーっと見てて、
なんかここ違和感あるなって気づけちゃうことの方が多いから、
そういう意味では、
コードラビットが出てくるレビューも斜め読みして、
大体大丈夫かなっていうのでスキップしたりするけど、
山ちゃんとかはね、全部。
レビューを全部コーデックスに1回渡して、
このレビューの妥当性をまずチェックしてくれ、分析してくれと。
で、妥当性のあるレビューだけは絶対に全部回収してもらうみたいな。
だからすごいよね、テストカバレッジ95%。
すごいね。徹底してもらってるよね。
凛とテストのテストカバレッジ95%以上じゃないと凛とが落ちるみたいな。
凛とじゃないわ、CIが落ちるとかみたいなね。
自信がないからこそガチガチにやるみたいな。
なんかそれで言うと、じゃああれなのかな、言語化力みたいな、
言語化力というか言語力みたいな話に少し戻るけど、
コーデックスは実はその、何でしょ、表現する力が、
伝える力が、テキスト見てても、
俺のイメージだと、例えばそれこそさっき言ってたドキュメントを作る力が、
クロードコードとコーデックスでは圧倒的にクロードコードのほうが高いかなっていうふうにまず思ってて、
AIツールの比較
そこはもしかしたらあまり一層いないのかなと思いつつも、
指示を与える時のインプットとしての機械力、
だから俺が指示を与える時の細かさと、
ヤマちゃんがより細かく指示を与えるから、
コーデックスをちゃんと理解するしそれを遂行できるけど、
俺は割とエンジニアでだいたい何かわかってるからザクッと伝えちゃって、
なんか微妙だなみたいな思ってるところに結構大きな違いがありそうっていうイメージなのかな。
けどその前提とした言語力に関して、
言語力ではない気がしてるって感じかな。
どっちかというと多分中身のプロンプトなんかわからんけど、
クロードのほうがおせっかいにできてて、
チャットGPT、コーデックスのほうが言われたことを確実に遂行するっていうことに長けてるんだと思ってて、
だから余計なことをしない逆に。
だから組んでくれるって感じる。
組んでくれるって感じるから言語力が高いって感じる。
で、ドキュメントもおそらくこういうフォーマットでここまでやってって厳密にやると、
それなりのアウトプットになるはずで、
そういう意味ではおせっかいかどうかぐらいの感じになるかなっていう。
なるほどね。
けど非エンジニア的なPMとかCSとか、
そういう人たちって評価される軸ってどっちかというとおせっかいなほうじゃん。
言われてないことまでクライアントの要望を汲み取ってやってあげるとかが評価されやすい業種だと思って、
エンジニアのほうは言われたことを確実に無駄なく率なくやるっていうことに特化してるから、
ここは大きな性質の違いっていうか、
もしかしたら人もみんな言語化力とかそういうのが違わなくて、
根源的な能力っていう意味では違わなくて、
プロンプトというか自分のマインドセットみたいなのがかなり左右されてるのかもしれない。
考え方とかね。
だってそれが評価されるか、
エンジニアなんか余計なことやってさ、もちろん評価されることもあるけどさ、
怒られることも多いわけじゃん、バグんでさ。
そうだね。
例えば言うけど、やっぱマイナス評価というか。
原点されちゃうみたいなイメージ。
原点報酬ですね、やっぱり。
そこはなんか、個人的にはあんま良くないなって思ってるけど、
原点報酬にして聴きのパフォーマンスが低くなるみたいなね。
ジェミニーの利用
そうだね、フォーマンス戦闘な感じがする。
そういうのはすごく感じるかもね。
そうなんだ。
俺はね、あくまでもね、俺の視点では。
で、ジェミニーですよ。
そうね。ジェミニーにはね。
僕、ジェミニーに関してはそこまで使いこなせてないんだけど、
なんかこの間、僕がジェミニーを結構頻繁に使ったシーンが1回だけあって、
それはなんか、クライアントとの疑似録とか、ボイスメモとか、
いろいろこうメディアがあって、それを全部文字起こししたデータだけザクッとあったのね。
それをPythonでバッジでもガーッと読み込ませて、
全部まとめてもらうっていう処理を1回書いたのね。
その時にジェミニーCLIで、なんかジェミニー-Pってやると、
プロンプトモードがそのまま起動して、
レスポンスだけ返ってくる。
レスポンスだけ返ってくるっていうので、
これ使ったら結構、大量の文章ドカンって与えても、
やっぱジェミニー、すごいコンテキストウィンドウ大きいっていうところがあるからか、
だから全然破綻なく綺麗に整理されたアウトプットが出てきて、
結構そこはすごい良かったなっていうふうに感じてるんだよね。
ルールコードの時もそうやったもんね。
やっぱ100万トークンあると、やっぱジェミニー使ってると安心かなって。
でもね、結局コンテキストウィンドウ限界突破しちゃったら、
その瞬間終わるから、そこに対する不安がなく使えるのって、
結構ジェミニーだったよね。
けど一方でやっぱクロードコードはサブエージェントでそこをやっぱ、
コンテキストウィンドウを無駄に上げるとかじゃなくて、
サブエージェントをうまく使うことによってコンテキスト分散させるみたいな。
ジェミニーもさ、だって50%ぐらい超えたらやっぱなんか精度下がるよね。
疲れてきたなみたいな。
そうそうそうそう。
コーデックスはその辺減ってきてもそんなに減ってる。
疲れてきた後。
コーデックス不思議だよね。
そう。だから意外と消費コンテキスト量かける精度みたいな指標を持ったとしたら、
コーデックスが一番高品質にずっと走り続ける能力が高いんじゃないかなと思う。
一方でジェミニーCLIみたいに大量のコンテキストを蓄えることはできないし、
クロードみたいにサブエージェントはないと。
そうだね。
効果的なツール選択
けど昨日なんか夜中やろうとしてたもんね。
サブエージェント化しようみたいな。
コーデックスすごくいいけど結局サブエージェントないからね。
TMAXっていうそのターミナルのツール使って、
コーデックスにTMAXを操作させて複数の分割ウィンドウをコーデックス自体が何個も作って、
そこにコーデックス自身がコーデックスに指示を与えるみたいな親子構造みたいなのを持って、
なんか疑似的なサブエージェント機能を作れないかなと思って実際にやってみたら、
確かにサブエージェントっぽく動くんだけど、やっぱりなんかクロードホードみたいに、
なんかそのサブエージェントの作業をちゃんと見守ってくれてるわけでもないから、
なんか投げっぱなしであとは終わりみたいな。
あとシステムプロンプト入れとけないっていうのも結構デカい。
ドカッと渡さなきゃいけないから結構そこで苦労したかな。
一応なんとなく使えるようにはなったんだけど、
なんかまだまだ使い勝手が良くないし、正直運用には乗りにくいかなっていう状況かな。
なんかまだ使ってないけど、コードラビットはコーデックスから直接呼び出せるようになったみたいな。
Xで見たかもしれない。
MCPみたいな?
みたいな感じで。
なんかね、ローカルでコードラビットが実行できるようになったみたいな話は聞いたかもしれない。
そう、だからそれちょっと試してみたいなって思って。
ローカルでそれレビューしてくれるなら最高だよね。
まあより良いよね。
なんかいちいちCI通さなくていい。
そこでしかもコーデックスから呼び出せるのはなおさらコーデックス自身に呼び出してもらって、あとはループ回せるからね。
そうだよね、確かに。
あとはあれだね、やっぱクロードコードとかでどうしてもダメな時は。
なんか多分使い方はいくつかあって、コーデックス一脚でずっと使い続けるのと、
あと基本的にはやっぱり使いやすいクロードコードを使うね。
で、本当にクロードコードが詰まった時だけコーデックスに依頼するみたいな。
あー、そうだね。
パターンの、なんか俺的には今のところこの2択かなって思って。
で、まあけど正直クロードコードは一瞬ではないけど、普通にあれオーバーするからさ。
そうだね、リミットね。
リミットオーバーして使えなくなるから、コーデックスはそれが結構許容量がすごいバカデカいのがありがたいよね。
全然超えないよね。
あれはね、本当に太っ腹だなーって思って。
だからなんか同じ200ドルでもコーデックスの方がいいなって、全体的に見たら。
そうだよね。しかもコーデックス200ドルプランしかないよね。
だからなんかショットでちょっと使いたいみたいなのもなんか今は難しいのかな。
20ドルで、20ドルか30ドルか。でも意外と使えたよ。
ほんとに?
初め、ほらコーデックスに完全移行する前さ、クロードコードをメインで使ってて、ダメな時コーデックスお願いしてるって俺言ったとき言ってた。
言ってた言ってた。
あの時も意外とね、働いてくれるなーって思ってた。
阿部ちゃんは今はクロードコードと両方でしょ?
両方だね。
いいよね。
やっぱドキュメントやるときはね、なんかまあこれはさっきの話とちょっとまた戻っちゃうかもしれないけど、
これはもう言語力ではなくて単純に俺の満足度みたいな話になるかもしれないけど、
やっぱりドキュメント生成してもらうとか、それこそお客さんに出すためのテキストを書くとか、
そうなるとやっぱクロードコードの方がすごく読みやすくて、いいなって感じることが多いから、
まあクロードコードに整理してもらう。
配慮があるからね、彼は。
まあそうだね。
あとあれかな、コーディングエージェントっていう立ち位置じゃないけど、
ChatGPT、クロード、ジェミニ、この3つを比べたときに、
ディープリサーチの機能がやっぱ圧倒的にいいのはChatGPTじゃん。
そうだね、ディープリサーチはやってくれるのすごいよね。
何回か横で見てたけど、なんかね、もう本当に詰まった、解決できない問題。
ディープリサーチ、ChatGPTのディープリサーチのみがちゃんと解決できる。
解決したね、そうだね。
ドツボにはまって開発全然できねえみたいな、詰まってね、進まないっていうときに、
いろんなAIに聞いてたけど、結局解決したのはChatGPTだったもんね。
論理破綻がないのがChatGPTは、あれなのかな、論理的っていうのかな。
なんかね、論理的なイメージはあるかな、なんかその破綻がない思考をしてくれるっていうのかな。
生成した文章を、たまにそれぞれにさ、この文章誰が作ったと思いますか、みたいな感じで聞いてさ、
唯一絶対に確実に当ててくるものはChatGPTなんですよ。
そうだね、よくAIを試してるよね。
そう。っていうのはある。
まあ、そうだね。どうですか、じゃあ。
俺はCodex100です。100あるとします。
で、Codex、クロードコード、Gemini CLI、全部使える自由にってなったときに、どれくらいの比率で使うと思いますか。
僕はCodex100かな。
えっとね、これね、今現時点でそうなってるみたいな意味合いで言うところもあると思って、
なんか、俺はもう8コーデックスの、80、コーデックスの20はクロードコードみたいな感じになってる。
ドキュメント生成だけクロードコード。
本当にそんな感じだな。
けど俺もそれで言うと91ぐらいでクロードコード。レビューはクロードコード。
確かに確かに。そういう意味ね。
なんか今の使い方だと、本当は一本に絞れたらね、コスト的にはいいとかっていうのはあるんだけど、
まあ理想はどっちもガッチャンコしてほしいよね。なんかいいところを。
いやけどそれは人と一緒でさ、やっぱ全部できる人っていないんですよ。
完璧を求めすぎてるから。
やっぱその、マインドセットっていうか、どういう思考に傾倒してるかによって、
AIとの協調の重要性
たぶんこう、引いれる能力っていうのが変わるんでしょうね、おそらく。
なんでしょうね。
マジでけど毎日ね、AIに対してクソ、クソって言いながら。
怒ってるよね。怒っちゃうよね。
怒っちゃう怒っちゃう。
なかなかね、上手くいかない。
なんでそれが上手くいかないんだろうって言ってね、結局なんかそれをスラッシュコマンドを改善しようとかって話になったりもするしね。
まあけどAIは上手く動かなかった自分のせいって思うほうが。
そうだね。
これくらいなんか人との対話の中でも、そう思えたら素晴らしい人間が育つ気がするでしょ。
自分がマネージャーとかになって部下が上手く動いてくれない。
それはじゃあ何が原因なの?
自分の支持の問題なんだって。
それはあるかもね。
対AIだと100%そうっていう。
そうなるけどね。
まあ確かに。
なんか似てるもんね。
まあなんかそれこそ、今までマネジメントとか経験してこなかったエンジニアとかが、
AIと協調して仕事するようになって、
マネジメントの知識なのか、コミュニケーションの取り方をすごい学ぶきっかけになったみたいな記事があったりするぐらいだから。
やっぱりなんか、人間と同じぐらい対等に働ける仲間みたいなぐらいにはなってるんだろうなって感じるよね。
まあそんな気がする。なんか俺逆にあれかもしれない。
人に対してお願いするとき、ちょっと雑になっちゃってるかもしれない。
AI駆動開発始めてさ、AIは根節丁寧に教えないといけないじゃん。
人って汲み取ってくれるのが人の類性なんじゃないかっていう。
人たらしめるところは何なのかみたいな。
まあことをね、知識労働っていうところに関してで言うと、やっぱり暗黙地、コンテキストをちゃんと汲み取ってくれるっていうところが、
人間が引いてているところなのかなというふうに思いますよね。
想像力は正直、俺も負けてるなって思うからさ。
AIの想像力、本当に想像力なのかと思う。
もうなんか飛び散を言ったりするからさ。
まあけど、人も自分の経験に基づいた、結局関連性のある新しい発想じゃん。
まあ実なりになってるよね、たぶん。
そうそうそう。そう考えるとやっぱ、ゼロイチの想像性なんてほぼないからさ、たぶん。
そう考えると、俺はAIに負けてるなって思うな、少なくとも。
それはそうだね。知識的な部分でもAIにはもう負けてるのは間違いないので。
なんかこうアイディア募るっていうのも、AIに任せてみると全然考えてない方向からアイディア繰りしたりするから、そういう意味でも結構ね。
まあ唯一あれなのが、なんか平均的な回答がせいでない領域やね、そのレシピとかさ。
あーそうだね、この間話してたよね、レシピの話とか。
ちょうどね、レシピをチャットGPTに聞いてね、作ってみたらまずかったみたいな話を僕の知り合いがしてて、それはそうだろうみたいな、それはたぶん。
平均値を取ったらね、だって仮にネット上に転がってるしょっぱめが好きな人、淡めが好きな人、控えめが好きな人、全員のレシピの平均値ってカオスやね。
そこに思想はないからね、バランス。
やっぱ思想とか、端の方なんだけれども、尖ってるんだけれども、その尖ってる中でバランスを持ってるっていうのが大事だから。
そこはそうだね、けどいずれはそういうのも理解して、近いうちに考えるようになりそうだけどね。
やってほしいね。
これはなんかだから、サービスをゼロから開発する時とかも、すごい平均的なシステム設計をしてくるんですよね。
なんかやっぱり業務のお客さんごとに尖ってる、こういうことがしたいとか、ここがすごく重要なんだって話があるけど、
お願いするとそれを全部マイルドにした感じのよくあるシステム構成だったり、
あとは過剰に監査ログを作ろうとか、あとはレスポンスは何ミリセックまでみたいな、
そういうところまで考える。いや、そこじゃないんだよな、みたいなところが、やっぱりもうちょっと尖った中でのバランスを取るみたいなところになってくれたら嬉しいな。
そうやね。精々AIの技術を活用して、新しい機能を考えてくれって言っても、よくわからないものばっかり出してくるからね。
やっぱりそういうところはまだあるなって感じだね。けどヒントをそれなりに与えると高精度なものが出てくるけどって感じ。
そうだね、やっぱそのヒントっていうのが多分このテキストっていうことになるんだと思うけど、
あとはそれをどれぐらいどういう形で渡せるかが結構やっぱ開発で重要なんだなって思いますね。
テキストでコーデックスとかタイピングしてとにかく指示与えてるけど、なんかもうちょっとさ、別のやり方で自然に渡せる。
まあそれがメモリーだったりとか、いろいろスラッシュコマンドとかも同じような話だと思うんだけど。
もっともっとこう、俺らが暗黙地で知っているような、なんか考えているようなことをAIに自然と受け渡せるような仕組みっていうのを作っていかないと、
バンバン量産、プロダクトの量産とかはまだまだ。
まあ課題はあるね。
うん、課題あるなって感じ。
じゃあそんなもんですかね。
技術の比較と課題
はい。
じゃあコーデックスが今のところは強いなと。
コーデックスかなり…
アップロード4.5に乞うご期待。
そうですね。
やっぱその時点の最適解を常に使い続けないと、享受できないからね、AIの良さを。
今は2025年9月時点の話ということで。
そうですね。
はい。
じゃあありがとうございました。
はい、ありがとうございました。
はい、では初回でしたがいかがでしたでしょうか。
はい、こんな感じで日々AI駆動開発を行う2人がいろいろな感想をちょっと話し合いながら、
実際に最新の知見みたいなところに触れ合えるような時間にできたらなというふうに思っておりますので、
また次回以降ぜひ楽しみにお待ちください。
もしちょっとでも良かったと思ったら、
ポッドキャストのフォローもそうですし、高評価。
あとはお便りとかもいただける。
こんなこと話してほしいみたいなお便りとかもいただけると大変助かります。
はい、ではまた次回楽しみにお待ちください。
じゃあねー。
