AI-driven Development Slide created by Claude Code

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1. 2025 年3 月20 日 AI 駆動開発 AI 駆動開発 次世代のソフトウェア開発パラダイム 次世代のソフトウェア開発パラダイム

   AI 開発チーム

2. AI とLLM の概要 大規模言語モデル（LLM ）と は ◆ テキストの生成と理解を行うAI モデル ◆

   膨大なテキストデータで学習されている ◆ 例：GPT-4 、Claude 、Gemini など 特徴 💬 コンテキストを理解し自然な会話が可能 💻 コード生成・理解能力 🔄 複雑な指示に従い実行可能 🧠 継続的に進化する能力

3. AI 駆動開発とは？ 定義 従来の開発との違い 従来の開発 反復的な実装作業 限られた参照リソース 高い技術的障壁 AI 駆動開発

   高レベル設計に集中 常時アクセス可能な知 識 技術障壁の大幅低減 メリット ▹ AI を開発プロセスの中心に据えた新しい開発 手法 ▹ 人間とAI が協調して効率的に開発を進める ⚡ 開発速度の大幅な向上 従来の3 〜10 倍の開発速度を実現 🔄 反復的なタスクの自動化 ボイラープレート、テスト、ドキュメントを自動生成 🛡️ コード品質の向上 ベストプラクティスの自動適用と脆弱性検出 🧠 学習曲線の短縮 新技術への即時適応と継続的知識更新

4. AI 駆動開発のツール群 主要なツール Claude Code リアルタイムコード補完と生成 AI によるコードレビューと改善提案 プログラミング特化の高度な支援機能 Cursor

   AI と共同開発するためのIDE チャット機能とコード生成の統合 リポジトリ全体を理解した上での提案 GitHub Copilot コード補完とインラインサジェスト 複数IDE にシームレス統合 チームでの協調開発もサポート Create.xyz AI を活用したアプリケーション開発プラットフォー ム 低コードアプローチとAI 機能の統合 ビジネスロジックに集中できる環境

5. AI 駆動開発の利用シーン 実践的な活用例 新規プロジェクト立ち上げ スケルトンコードやボイラープレート自動生成 プロジェクト構造の提案と最適化 依存関係と設定ファイルの自動構成 ドキュメンテーション コードからのドキュメント自動生成 API

   ドキュメントの作成と更新 ユーザーガイドとチュートリアル作成 コーディング作業 バグ修正の支援と具体的な提案 テストコードの自動生成 リファクタリングの提案と実行 新機能実装の設計と実装 継続的学習 未知の技術やライブラリの習得支援 コードベースの理解と知識共有 チーム全体のスキル向上と効率化

6. AI 駆動開発で未来を創る 🚀 開発効率化 10 倍速い開発サイクル 💡 創造性向上 人間の強みに集中 🔗

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