AI-DLCを完全理解する 第12回: Operationsと拡張レイヤーについて

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね operations.mdはわずか20行のプレースホルダー。「未完成であること」が将来への拡張余地を示す AI-DLCはベースレイヤー (標準ルール) +拡張レイヤー (独自カスタマイズ) の二層構造で運用でき…

AI-DLCを完全理解する 第11回: CONSTRUCTION(実装)フェーズ徹底解説

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね constructionの最初の5ファイルは「per-unit」で実行され、Per-Unit Loopの骨格を形成する code-generation.mdは「Brownfieldではコピーファイル禁止」という明確なルールを持つ build-and-test.…

AI-DLCを完全理解する 第10回: INCEPTION(計画フェーズ)徹底解説

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね workspace-detection.mdは唯一「承認不要」かつ最短 (94行) のステージ。6ステップでBrownfield/Greenfieldを判定する reverse-engineering.mdはBrownfieldプロジェクトで「常に再実行」 (Always…

AI-DLCを完全理解する 第9回: COMMON(共通)のメタルール

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね commonディレクトリには11のルールファイルがあり、すべてのステージに共通する「前提条件」を定義する 質問ファイル方式 (question-format-guide.md) は「チャットで質問しない」という厳格なル…

AI-DLCを完全理解する 第8回: core-workflow.md を読み解く ― AI-DLCの最上位ルールファイル

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね core-workflow.mdはAI-DLCの最上位ルールファイルで、他のすべてのワークフローに優先するよう宣言されている 冒頭の4つのMANDATORY(必須)ルールが「読み込み→検証→質問→挨拶」の基盤を形成する …

AI-DLCを完全理解する 第7回: AI-DLCを貫く設計思想 ― 適応・監査・承認のしくみ

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね OPERATIONSフェーズは将来拡張のためのプレースホルダーとして設計されている Adaptive Depthは「ステージの実行有無 (二値) 」と「成果物の詳細度 (適応的) 」を分離する aidlc-state.mdとaudit…

AI-DLCを完全理解する 第6回: コードを生み出し、テストで守る ― Construction後半戦

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね Infrastructure Designは「論理コンポーネント」を具体的なクラウドサービスにマッピングする (9ステップ、3つの成果物) Code Generationは「計画→承認→生成」の2パートに分かれ、計画なしにコー…

AI-DLCを完全理解する 第5回: ビジネスロジックと品質を設計する ― CONSTRUCTION前半戦

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) のCONSTRUCTIONフェーズはPer-Unit Loop (ユニット単位の設計サイクル) で回る Functional Designは「何をするか」を技術非依存で設計する (3つの成…

AI-DLCを完全理解する 第4回: 設計図を描く ― 計画と分割の技術

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) のWorkflow Planningで「どのステージを実行し、どれをスキップするか」を明示的に計画する Application Designは4つの設計成果物で、コンポーネント…

AI-DLCを完全理解する 第3回: 「何を作るか」を決める ― 要件定義はここまで進化した

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) は要件定義を「質問ファイル方式」で進める ― チャットではなくファイルで対話する 要件の詳細度は問題の複雑さに応じて3段階に適応する (Adaptive D…

Claude Codeで実践する仕様(スペック)駆動開発入門

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね バイブコーディングの対極にある仕様駆動開発は、ソフトウェアエンジニアリングの基本原則をAI時代に再現するアプローチ 仕様駆動開発は仕様で「開発ライフサイクルを」駆動するのではない。仕様…

AI-DLCを完全理解する 第2回: はじめかた ― まず「現状を知る」

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね AI-DLCは最初に「今、何がある?」を自動で調べる (Workspace Detection) 既存コードがあれば、AIがリバースエンジニアリングで全体像を読み解く 「現場を把握してから計画する」という考え方は…

AIワークフローの駆動方式で理解するAIエージェント - 事前定義型ワークフロー (Pre-defined Workflow) と適応型ワークフロー (Adaptive Workflow)

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね AIワークフローには「事前定義型 (Pre-defined Workflow) 」と「適応型 (Adaptive Workflow) 」の2つのアプローチがある 事前定義型はDifyのようなDAGベースのビジュアルビルダーに代表され、確…

AI-DLCを完全理解する 第1回: 「AI-DLC」って何?

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 これだけは覚えて帰ってね AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) は、AIが開発プロセスを主導することを目指すフレームワーク ウォーターフォール、V-Model (V字モデル) 、RUP、アジャイル、DevOpsと比較することで…

AI-DLC (AI駆動開発ライフサイクル) を完全理解する

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。 全12回シリーズ AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) を、隣接する開発手法との比較を交えながら基礎から順を追って解説するブログシリーズです。ソフトウェア開発の基本的な流れを知っているエンジニアや、AI活用…

神頼みからルネサンスへの転換を考える ─ Werner Vogelsが問うAI時代の開発者像[AWS re:Invent 2025]

ここに投稿した記事です。 https://t.co/rDustxtCsH— 𝙎𝙝𝙞𝙣𝙜𝙤 真吾 (@yoshidashingo) 2026年2月12日 Werner Vogels 最後のキーノート www.youtube.com AWS re:Invent 2025 - Keynote with Dr. Werner Vogels 2025年12月、ラスベガス。Amazon CTOのヴァーナー…

【書評】LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解く コンテキストエンジニアリング

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 蒲生さんがいまもっとも熱い『コンテキストエンジニアリング』に関する書籍を出版されるということで、一歩先にご恵贈いただき拝読したので感想やどのような人たちが読むべきか感想をまとめました。 gihyo.jp 結論 LLMの唯…

【書評】APIファースト Postmanで学ぶ効率的かつ柔軟な開発アプローチ

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 川崎さんから本書をいち早くいただけたので、内容を拝読させていただき、書評にしました。 APIファースト【Kindle限定固定型】 Postmanで学ぶ効率的かつ柔軟な開発アプローチ作者:草薙 昭彦,川崎 庸市翔泳社Amazon "APIフ…

『実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法』を発売します。

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 2025年12月26日に、技術評論社から『実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法』を発売します。 gihyo.jp 実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法 エンジニア選書作者:西…

Serverless Meetup Tokyo #23 - AWS re:Invent 2025 サーバーレスアップデートを開催します

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 今年も早いもので、いよいよ年末進行になってきました。 先週はAWS re:Invent が開催され、わたしは今年も引き続き、2012年から皆勤賞で現地参加しました。 AWSサーバーレス周りの大きな話題といえば、 Lambda Durable Fun…

Serverless Meetup Tokyo #22 (Small Circle of Talk) アーカイブ動画を公開しました

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 Serverless Meetup Tokyo #22 を開催しました。 先だって開催されたServerlessDays Tokyo 2025において非常に好評だったWASM/WASIの話やキャッシュの話をしてくれたFastlyの澤田径さんをゲストに迎えて、わたし吉田とPodca…

AWS生成AIアプリ構築実践ガイドを出版しました。

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 2025年8月12日に日経BP社から『AWS生成AIアプリ構築実践ガイド』を上梓いたしました。 AWS生成AIアプリ構築実践ガイド AWS生成AIアプリ構築実践ガイド 実は昨年のAWSサミットを目指して3人で書き始めたのですが、変更・推…

Thoughtworks Technology Radar とはなにか

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 めまぐるしく進化するソフトウェア開発の分野において、多くの組織にとって適切な技術選定は難易度の高いプロセスです。企業で利用する多くの技術領域(開発手法、フレームワーク、プログラム言語、ツールやライブラリ、プ…

JAWS DAYS 2025でAIエージェントの話とかしてきました #jawsdays2025

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 2025年3月1日(土)に池袋サンシャインシティで開催された JAWS DAYS 2025 で2コマ登壇してきました。 わたしとJAWS-UG 2010年ごろからフリーランス有志のAWS勉強会を運営していた中で、JAWS-UGという巨大なコミュニティがあ…

「コーディング不要で毎日の仕事が5倍速くなる!Difyで作る生成AIアプリ完全入門」を書きました

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 コーディング不要で毎日の仕事が5倍速くなる!Difyで作る生成AIアプリ完全入門作者:吉田真吾,清水宏太日経BPAmazon 2025年4月4日に発売します。 LLMアプリケーションをノーコードで開発できる優れたSaaSツールであるDifyに…

LangChain公式エキスパートによる『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント[実践]入門』発売のお知らせ

ジェネラティブエージェンツ の 吉田真吾(@yoshidashingo)です。 今年3月に創業して以来、共同創業者3名が毎日会話しながら、ときに開発の手を止めてまで書いていたAIエージェント本(LangChain/LangGraph本)が11/9(土)に技術評論社から発売されます。 gihy…

日本語のトークン計算、そんなに不利じゃなかった(けど英語のほうがまだまだ有利)

多くのLLMを利用できるAPIサービスで課金算出の対象となる「トークン」という単位。 以前GPT-3で計算した結果をもって「日本語はトークン消費が多くてかなり不利」という感覚を持ってましたが一部勘違いしてたみたい。 日本語の文章とその英語版(DeepLで直訳…

ChatGPTとともに書かれた『東京都同情塔』

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 九段理江さんの『東京都同情塔』が第170回芥川賞を受賞されました。ChatGPT Community(JP)を主催してるわたしのモチベーションも刺激されたのでネタバレなしの書評です。 『東京都同情塔』あらすじ 舞台はわれわれが生きる…

サブスクを整理しよう

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 毎年年末にやってたのですがあらためて現状書き出しておきます。 サブスク一覧 サービス名 用途 月額 年額 説明 freee 会計システム ¥2,894 フリーランス側も含めるとすでに10年以上利用している Google Workspace ワーク…

MyGPTs - 1on1 JP 公開してます

吉田真吾(@yoshidashingo)です。 いつ公開したか忘れましたが、以下のMyGPTを公開しており、30+(そんなに多くない)ということでいくらか使っていただいてる方がいるみたいです。 chat.openai.com Instructions(指示)のプロンプトを少し工夫したくらいなの…