プログラミング言語から自然言語へ - 生成AI時代のエンジニアリング-

プログラミング言語から自然言語へ - 生成AI時代のエンジニアリング -

自己紹介 名前：からあげ（本名は内緒） 職業：AIのおしごと karaage. @karaage0703 karaage0703 karaage0703 ブログ、各種SNSで情報発信しています

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主な著書・寄稿・協力 2021/01/08発売 2021/04/21発売 2025/01/22発売 2024/01/29発売 4万部のベストセラー その他、寄稿・協力・個人出版多数(20冊以上） （ラズパイマガジン・日経Linux…） 2025/10/10発売 ← New!!

本日のゴール 自然言語プログラミングの 最初の一歩を踏み出す

本日のアジェンダ - プログラミング言語から自然言語へ - コンテキストエンジニアリングとMCP - 実践例とまとめ

本日のアジェンダ - プログラミング言語から自然言語へ - コンテキストエンジニアリングとMCP - 実践例とまとめ

今一番熱いプログラミング言語は自然言語 2年前以上前から言われていたことが だいぶ現実的になってきた

質問 ここ一ヶ月で以下の言語使った人 ・Python ・JavaScript

質問 ここ一ヶ月で以下の言語使った人 ・マシン語 ・アセンブリ

昔のプログラミング言語 https://x.com/GOROman/status/820501092442128385 より引用 数年後にはプログラミング言語が 今のマシン語的存在になる（かも）

• https://x.com/GOROman/status/820501092442128385

プログラミング言語のトレンドの移り変わり だんだん人間にとって分かりやすい言語になっている AIがコンパイラ（翻訳者）になる

本日のアジェンダ - プログラミング言語から自然言語へ - コンテキストエンジニアリングとMCP - 実践例とまとめ

コンテキストエンジニアリングとは Andrej Karpathy氏のツイートを一部抜粋 またもや Karpathy氏 が火をつけた概念

• https://x.com/karpathy/status/1937902205765607626

コンテキストエンジニアリングとは 図. プロンプトエンジニアリング 図. コンテキストエンジニアリング プロンプトエンジニアリングと同じでは？

コンテキストエンジニアリングとは The New Skill in AI is Not Prompting, It's Context Engineeringより引用 コンテキストはプロンプトを拡張した概念 LLMに入力されるデータほぼすべてがコンテキスト

• https://www.philschmid.de/context-engineering

コンテキストエンジニアリングとは A Survey of Context Engineering for Large Language Modelsより引用 LLMに関する技術のほぼ全てが コンテキストエンジニアリング

• https://arxiv.org/abs/2507.13334

コンテキストエンジニアリングにおけるMCP MCPはコンテキストエンジニアリングの 数ある技術の1つ？？ノンノン

コンテキストエンジニアリングにおけるMCP Toolsを中心にコンテキストエンジニアリング 全体を支える重要な存在

Model Context Protocol（MCP）とは 引用元： What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs MCPはUSB-CのようにLLMを様々なデータやサービスとつなぐ便利なもの MCP自体は規格（ルール）で実体があるわけではない

• https://norahsakal.com/blog/mcp-vs-api-model-context-protocol-explained/

MCPの概要 PC LLM MCP MCPホスト （Claude Code/Codex CLI/Cline/Cursor) MCPサーバ ローカル データ 外部サービス・ アプリ・デバイス MCPサーバ MCPサーバ MCPサーバ ローカル データ 外部サービス・ アプリ・デバイス MCPを使うことでLLMと様々なデータがつながる

MCPの概要 PC LLM 最初にMCPサーバとハンドシェイ クすることで目的に応じてMCP サーバを使い分けられる MCP MCPホスト （Claude Code/Codex CLI/Cline/Cursor) ・選択肢が増える ・自分でつくることもできる MCPサーバ ・自分でつくることができる ・便利なSDKがある ローカル データ 外部サービス・ アプリ・デバイス MCPサーバ MCPサーバ ローカル データ MCPサーバ 複数のMCPサーバを組み合 わせて使うことができる MCPはオープンな規格なので自由に使える MCPホストもMCPサーバも自分で作れる！ 外部サービス・ アプリ・デバイス

再び宣伝 2025/10/10に発売します

本日のアジェンダ - プログラミング言語から自然言語へ - コンテキストエンジニアリングとMCP - 実践例とまとめ

コンテキストエンジニアリングの環境 VS Codeエディタ + AIエージェント（Claude Code/Codex CLI）

コンテキストエンジニアリングの環境 プログラム言語として自然言語を使うことが増えてきたので エディタとしてObsidianを使うことも増えてきました

自分のドキュメントを活用した コンテキストエンジニアリング プロンプト ドキュメント検索 （RAG） ツール実行 MCPを使うところ AIエージェント・MCPを活用することで LLMと自分のドキュメントをつないで育てていくのことが大事

AIとブログやプレゼンを考える ・自分のプロフィール ・過去のプレゼン資料 ・過去のブログ記事 ・その他メモ ・自分についてのデータを参照させる ・AIとディスカッションしながらブログやプレゼンを作成 ・最後に「今までのやりとりをプロンプトにして」とお願い ・次からはプロンプトをメンションすれば再現できる AIにやらせてみた後に再現できるように プロンプトを作ってもらう

プロンプトの一部 # からあげ風コラム記事生成プロンプト あなたは、技術系ブロガー「からあげ」のスタイルで、日常の気づきをはてなブログ 記事にするアシスタントです。 ## 実行手順 **以下の4つの質問に簡潔に答えてください。各質問は1-2行程度の回答でOKです：** 1. **今日何があった？/何を考えた？** （例：「出版社と書店の関係について考えた」「新しいツールを使ってみた」） 2. **それについてどう思った？** （例：「意外だった」「もったいないと思った」「面白かった」） 3. **なぜそう思ったの？** （例：「自分の経験と違った」「昔はこうだった」「技術者視点だと...」） ## 注意点 - ** 言語の絶対原則**: プロンプト実行後は日本語以外の言語を一切 使用禁止。「Phase」「Plan」「Action」等の英単語も「段階」「計 画」「行動」に置き換える - 以下参照先を参照したりWeb検索（gemini-google-searchを優先）し て、自分の体験やWebの情報を取り入れる 参照先（自分に関する情報） ``` @information-hub/hatena-karaage-blogsync/ @information-hub/markdown-twitter-karaage/ @notes/ @information-hub/karaage-documents/knowledge/self-introductionkaraage.md @information-hub/zenn-backup/ 4. **読者に伝えたいことは？** （例：「同じ経験した人いる？」「こんな工夫してる」「注意点がある」） ## 出力形式 上記回答を基に、以下の「からあげスタイル」で2000-5000文字のはてなブログ記事 を生成します： 自分のドキュメントやMCPサーバの取得したデータを コンテキストとして加えている

AIとブログやプレゼンを考える ■メリット ・質問に答えていくと出来上がるので気軽に書ける ・調べて情報を書く作業はAIにお任せすると楽 ・AIの意外な視点に気づきをもらえる（ときもある） ・AIとディスカッションして理解が深まる（ときもある） ■デメリット ・9割くらいは書き直すので、時短にはならない（自分の場合） 普段よくやっていることをAIと一度やってみる うまくいったらプロンプトにするのがおすすめ

データ分析（Kaggle） データ分析コンペでAIでチャレンジ中 （ネットで調査しての試行錯誤から実験管理までやらせる）

データ分析（Kaggle） Kaggleの書籍を参考にしてAIエージェントで データコンペにチャレンジしてプロンプトを磨き上げている

データ分析（Kaggle） ・Kaggle-mcp-server： Kaggleのコンペの情報を取得できる、おすすめのコンペ などを提案してくれる自作のMCPサーバ ・gemini-google-search： 様々な手法をウェブで調査してくれる ・ArXiv MCP Server 論文を調査して翻訳、要約してくれる 様々なMCPサーバを活用・自作してデータ分析にチャレンジ

AIとのデータ分析 データ分析コンペをAIとチャレンジ

データ分析（Kaggle） 社内のデータコンペで開始時はあっという間に一位

データ分析（Kaggle） ただ、人間の壁はまだ厚い… （トップが優秀過ぎるという説も）

面倒な作業（YouTube文字起こし）

YouTube文字起こしプロンプト（一部） ツールやMCPを活用してYouTubeからデータを取得してまとめる

本日のまとめ

最近よく聞かれること AIに何をさせる？ 人は何をする？ 人により違うし、自分自身も正直悩んでます

AIと自分の関係 大事なのは自分がやりたいこと （例えAIに負けたとしても） 自分がやりたいこと サウナに行く ブログ書く AIと関係なくやる AIでやる方法考える AIにまだ できないこと AIと一緒にやる AIと関係なくやる プレゼンを考える AIにできること データ分析 スポーツ 肉体労働 長期的にはなくなる 新しいもの作る 作図 やらない AIでやる方法考える AIにやらせよう 調査 文字起こし 確定申告 自分がやりたくないこと 自分なりに整理するとよいかも

まとめ ・自然言語がプログラミング言語になる（かも） ・コンテキストエンジニアリングを使いこなそう ・そのためにMCPを使いこなそう（本も買ってね）

ご清聴ありがとう ございました