開運研修2026 AIコーディング活用

AIコーディング活用 サイボウズ 開運研修 2026/05 開発本部 AIやっていきチーム 加瀬健太（@Kesin11） 1

目次 01 社内で利用可能なAIツール 02 この研修で伝えたいこと 03 AIコーディングツールの実践的な使い方 04 チーム開発でのAI活用の難しさ 05 業務でAIを利用する際に気をつけてほしいこと 06 ポエム 2

自己紹介 • 加瀬健太（@Kesin11） • 開発本部 AIやっていきチーム • 最近の業務 • 開発本部のAI活用推進 • 社内イベントの開運まつりの運営メンバー 社内用アイコン • 趣味 @Kesin11 • github.blog/changelogを毎朝見ること • VSCodeのリリースノートを毎週見ること @Kesin11 al @kesin11.bsky.soci • 2021年から続いている趣味らしい 3

アイスブレイク

今使っているAIツール/サービスを 実況スレに書いてみてください！ 5

AIコーディングツールを 使ったことがある人？ Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilotなど 6

社内で利用可能なAIツール

社内で利用可能なAIツール • サービス • Claude, ChatGPT, Gemini, MS365 Copilot • AIコーディングツール • Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, JetBrains AI, Codexなど • 最近はClaude Codeの利用者が多いので、以降の例はClaude Codeで紹介 8

この研修で伝えたいこと

この研修で伝えたいこと • 自分の成長にAIを活用する方法 • プライベートと業務とでAIコーディング行うときの違い • 社内でのAI利用のルール • 逆に今回の研修では伝えられないこと • ツール自体の使い方 10

自分の成長にAIを活用する

自分の成長にAIを活用する（注意） • AIコーディング自体の歴史はまだ浅く、エンジニアの成長との関係についての 定説はまだありません • この後の内容は講師自身の経験や見聞きした内容にかなり影響を受けています • 真に受けすぎず、みなさん自身でも考えてみてください 12

自分の成長にAIを活用する • AIにコードを速く書かせる。そのとき人間は？ • 世間ではAIにコードを速く書かせることに全力（のように見える） • AIが書いたコードや文章を人間は本当に全て理解できるか・・・？ • 人間が理解することが速度上のボトルネックならば、人間が介在しなければよい • コードレビュー自動化 • リファクタリングの自動化 • 人間が理解を放棄したとき、そこに人間の成長はあるのだろうか？ 13

自分の成長にAIを活用する • AIと知の高速道路 • 知の高速道路： 効率的な学習環境が整備されたことで一定のレベルまで高速に到達できることの例え • AIは質問すれば何でも答えてくれる • 自分のレベルに合わせて答えてくれる • 何度質問しても怒らない • 本に書かれていないことも答えてくれる（例：OSSのコードを読んでもらって回答） • AIは理想の教師 • 学習効率は過去最高な状態といえる • 回答が正しくないこともあるが、wikipediaのようにAI以前から正しくないことは多かった 14

自分の成長にAIを活用する • このAIの時代からキャリアを始める皆さんはどう生きる？ • 残念ながらAI以前からエンジニアだった先輩の経験は当てはまらない • 今のAI活用の現状はAI以前からの経験者のポジショントークまみれな可能性 • 世間に流されすぎず、自分自身で考えながらAIと付き合ってほしい 15

AIコーディングツールの実践的な使い方

AIコーディングツールの実践的な使い方 • 1. コードリーディング補助 • 自分が任されたタスクに関連するコードの入口を教えてもらう • 「〇〇の機能はどこで実装されていますか？」 Kesin11/actions-timelineでの例 17

• https://github.com/kesin11/actions-timeline

AIコーディングツールの実践的な使い方 • 2. コード設計の壁打ち • 実装前にコードの設計方針をAIに相談してみる • 「〇〇の機能を実装したいです。どのようなクラス設計が考えられるでしょうか？」 • /plan はAIが回答を用意するので微妙に異なる。自分自身で考えるためのヒントをもらう • どういう設計が考えられて、それぞれのメリット・デメリットをしっかり理解する • 設計方針が決まったら /plan でAIに具体化してもらい、自分が改めてレビューする • これは自分自身ではなく、AIが実装を間違えないためための工程 18

コード設計の壁打ち • 例として Kesin11/actions-timeline のmermaidの描画の新機能 • actions-timelineはGitHub Actionsの 経過時間の内訳を描画するために GitHubがもともと対応している mermaid形式に頼っている • GitHubに頼らずに図を出力できるよう にしてみる 19

• https://github.com/kesin11/actions-timeline

コード設計の壁打ち • 「mermaidをgithubに頼らずに独 自に描画できるようにしたいです。 どのような方法が考えられるで しょうか？」 • 外部ツールに頼る案が多い中、他 に依存にしないSVGを生成する方 式に注目 • SVG方式で深堀り • 次ページへ 20

コード設計の壁打ち • 「SVGを直接生成したいです。ど のようなクラス設計が考えられる でしょうか？3つほど案を出してく ださい」 • 最初から複数案を出してもらうことで AIのいいなりになりがちなところを多 少カバーできる • 納得がいくまでAIと設計を壁打ち 21

/planの結果を自分でレビュー • /planに切り替え、具体的に編集が 必要なファイルをテストやCI、ド キュメントまで広げてAIに調べて もらう • ディレクトリ構造、編集予定の ファイルの過不足など、この時点 で色々な観点でレビューする • プランに満足したら実装を始めて もらう 22

AIコーディングツールの実践的な使い方 • 3. レビューを依頼する前にAIが書いたコードを自分でレビュー • 「AIが書いたので分かりません」はNG • AIが書いたコードの意図が読み取れないときはAIに質問してみる • AIコーディングに慣れている人は /fork や /btw を使うことで、実装のコンテキストとは分離 して質問すると効率的（/btwは今のところClaude Codeのみかも） Claude Codeが生成したコードの不明点を質問してみる様子 23

AIコーディングツールの実践的な使い方 • 4. コードレビュー補助 • チームメンバーのPRのdiffのコードが理解できなかったとき、AIに聞いてみる • PRの作成者に質問しなくても自力で解決できるかもしれない • とはいえ新卒特権で気軽に先輩に質問しちゃってもよい（はず） • スクショは次ページ 24

AIコーディングツールの実践的な使い方 25

チーム開発でのAI活用の難しさ 2

チーム開発でのAI活用の難しさ • 1人だけで実装が完結しないことの方が多い • そもそもなぜ新機能を追加するかの議論 • 他機能と結合するためのインターフェース相談 • 実装（←自分1人で完結できるのはここだけ） • コードレビュー • 実装後の検証作業 • AIはそれらを知らないままにコードを書く • 当然、”微妙”な品質のコードが生まれやすい 27

チーム開発でのAI活用の難しさ • AIにコンテキストを渡すことが重要 • 人間同士の議論の結果をissueに書いてAIに読み取らせる、チャットで与えるなど • 仕様書、議事録、デザインのスクショをコピペで渡すのも有効かもしれない • 社内ルール的に何でも渡せるとは限らないので、それはチームごとに確認が必要 • チームでのAI活用はサイボウズの先輩たちも試行錯誤してます • 指示ファイルやMCP、skillsなど、AIのカスタムも積極的に提案してほしい 28

業務でAIを利用する際に 気をつけてほしいこと

業務でAIを利用する際に気をつけて欲しいこと • 渡したデータがAIモデルの学習に利用されるかどうかが大きな争点 • AIの学習に利用される = 将来の新しいAIモデルから情報を引き出せてしまうかもしれない • 社外秘のデータがAI学習されてしまうと情報流出に等しい • MCPサーバー利用上の注意点 • 外部サービスとの連携が容易なので注意が必要 • 意図せずに会社の情報が外部サービスに流出してしまう可能性 • 外部サービスからAIに対して悪意ある指示が渡されてしまう可能性 • =プロンプトインジェクション攻撃 30

まとめ

まとめ • 社内で利用可能なAIツールの紹介 • 自分の成長にこそAIを活用してほしい • チーム開発ならではのAIを使う難しさ • 業務でAIを利用する際に気をつけてほしいこと 32

おまけのポエム（2026/04/15時点）

AI時代のカオス • みんなAIで生産性向上をスローガンにちょっとずつ狂ってる・・・？ • AI疲れ、燃え尽きなどがちらほら見え始めてきた • AIで速く開発できるようになったかもしれないが、 教育とか引き継ぎはどうなっている？ • 2026年の終わり頃には答え合わせが出てくるかもしれない • あるいは人間が全く介在しないでAIが開発するパラダイムシフトが起こる？ 34

コツコツ積み上げることが今でも有効かも • AIは理想の教師 • 「分からない」がなくなるまで突き詰めることが今までよりは容易になった • 先輩に追いつく速度が、かつてないほど速くなった時代 • 努力が自分に返ってくるのは今も昔も変わらない 35

参考情報 • この研修を作るにあたって、講師が最近影響を受けたコンテンツ • 動画 • 【t_wadaさんの持つ現在の答え】AI疲れとの向き合い方 / "ジュニア不要論"の本質 / "エ ンジニア育成"の解法 / ”バイブコーディング”は正義か悪か / ”チーム開発"はモブプロで解 決 • 【ジュニアエンジニア不要論】AI爆速開発は罠／本当に危険なのは中堅エンジニア？／ 和 田卓人氏（テスト駆動開発実践者 t-wada氏）／前編（FOCUSTUDIO） • 記事 • How AI assistance impacts the formation of coding skills - Anthropic 36

• https://youtu.be/JgqL7mXiIT0?si=4zNUtAMxzASwtN-2
• https://www.youtube.com/watch?v=BwqguC26MsY
• https://www.anthropic.com/research/AI-assistance-coding-skills