AI駆動開発は、母艦をcodexに全面移行したことで、複数プロジェクトの同時並行がかなりスムーズになった。 各プロジェクトに開発役、監査役、調査役を配置しつつ、全体を俯瞰視する総監査役を設置。 ルールの徹底、禁止事項の定期監視、作業ファイルのバックアップ、また、複数プロジェクトを跨いだデザインの整合チェックなどのプロセスが大幅改善。 マシンパワーはかなり食うけど、人間=私の負担がガクンと減り、各チャットのムダな動きも軽減=コスパも向上。 また、グリグリ動いている進行中に「いまどんな感じ？」「あとどのくらいかかる？」と進捗確認できるサブチャット機能がめちゃ便利。

AI駆動開発のワークフローを全面的に見直し。 悩みに悩んだ末、codexでプロジェクト単位のマネジメントをすることにした（王道への回帰）。 監査役のClaude、調査役のパープレなどは必要に応じてプラグイン的に連携。 （ユーザーテスターもプラグイン的に運用） これにて人間側の負荷がガクンと減り、チェックの深度、開発スピード、アウトプットの精度がグイッと向上した印象。 これなら同時並行するプロジェクトを8本くらいは増やしていけそう。

AI駆動開発勉強会 神戸支部でこれから登壇します！！ 5分だけど、Cursorについてそれなりに面白い内容に出来たらなと頑張ってみました #AI駆動開発# #AI駆動開発神戸#

／ 🎥 AI Dev Day 2026セッション紹介 ＼ 「いまさら聞けない『AI駆動開発入門』」 荒井 康宏 (クリエーションライン株式会社) @kimotuki #AIDevDay#

本日〜31（金）とAI駆動開発カンファレンス 2026夏にブース出展しております。#さくらのAIEngine# のご紹介やノベルティも配布しておりますので、ぜひお立ち寄りください。 #aiddcon2026#

AIが生成したコードをリファクタリングすると、将来のトークン消費を抑えられることを調べているポスト。 ・記事の筆者は、AIエージェントを使って約15万行のアプリを構築 ・コードはClaude Codeなどに書かせ、人間はほぼレビューしなかった ・結果として、データアクセス層が17,155行の単一ファイルに肥大化した ・この巨大ファイルを対象にリファクタリングの実験を実施した ・AIエージェントには過去のセッションの記憶がないことを利用して、人間の学習効果に影響されない純粋な対照実験を行った ・具体的な手順として、まずはリファクタリングを1段階だけ進める ・その後、まっさらなAIに同じ機能追加を依頼し、トークン消費量を計測 ・終わったら変更を捨て、次の段階に進む、という手順を繰り返した ・結果として、コードが整理されるにつれて機能追加時の入力トークン数が明確に減少 ・今リファクタリングにトークンを投資すれば、将来のトークンコストを抑えられる ・AI駆動開発においても、リファクタリングには明確な経済的メリットがあるのでは

⬜ 7/31（金）12:00-12:30 🟨 豊田自動織機ITソリューションズ 　AI 駆動開発の理想と現実 ～TIIS が挑む開発プロセス変革の「現在地」 ✏️ 開発プロセスを変革していく過程での「生々しい試行錯誤」を知りたい方、必見セッションです！ #GeminiEnterprise# #GoogleCloudNext🗼#

先日、弊社で開催された 【Claude Codeで考える AI駆動開発のしくみづくりワークショップ】 にて、AI事業推進室の鶴岡が登壇しました！ ご参加いただいた皆さま、ありがとうございました。 今後も、#生成AI# や #AI駆動開発# に関する情報を発信してまいります🌸