@claricedisc 届いて以来ほぼ毎日遊んでます。オリジナルとの違いなど全く分かりませんが…。とりあえず処理落ちなしは快適です。ソースコードが一部失われている状態でここまで移植するというのは、想像を絶します…。現代にΔを復活させていただいた素晴らしい仕事と思っています。本当にありがとうございます。 November 11, 2025

これどこまで、情報取ったんだろ？
gpt-5はソースコード非公開だからそこもなのかな？
質問系も抜かれたらどこそこのプログラムってやばい状況になりそう

https://t.co/7pV36rGr6L November 11, 2025

Mobile App with AI Meetup Tokyo で学んだ内容を共有します！

https://t.co/eS6pRzeEba とは？
プロンプトを入れたら、React Nativeでアプリを作成してくれるWebアプリケーション。
AI と会話をするだけで、アプリケーションを作成できる。

Android Studio の Gemini3 proを利用してアンドロイド開発するメリット
実装後に、そのままプレビューが可能になる。シームレスに開発できる。
Swift でも同じことが言えそう！

AI エージェントに実装を任せた時に、上手くいかない・バグ修正にハマっていた場合は、潔く諦めてClose する。
何度でもやり直させせるのが重要。

Cloud Agent にタスク依頼する時は、なるべく小さい単位のタスクを依頼する。
気合い入れてレビューする必要があるレベルの変更は、Actions内で完結させるのは難しい。
これをどうやって避けられるか？ がカギ

Cloud Agent に 投げやすいタスク
- 細かいリファクタリング
- 変数のリネームするだけ
PR のdiff見るだけで済むようなタスクだと依頼しやすい。
そうでないタスクは、手元のCLIで伴奏しつつ、実装するのが良い。

GitHub Actions のRunnner を、Self-Hosted にすれば、Actions の費用を抑えることができる。
Mac OS が必要となるアプリ開発であれば、この恩恵をかなり得られる。
またClaude Code の Maxプランであれば、利用料金は定額になるので、お金を気にせずに Cloud Agent を使えるようになる。

Cloud Agent にタスクを依頼する際、あらかじめ実装計画や手順を定義しておくと、精度が上がる。
- ブランチ を作成する
- ソースコードを変更する
- テストを実行する
などを手順として定義すると、精度が上がる。
起動時のセットアップ処理を定義するのも良さそう？

AI 時代での エンジニアの役割について
より俯瞰的にプロジェクトを捉えて、的確な指示を出すプロマネ的な振る舞いが必要になる。

AI での開発スピード向上は、メリットだけではない。
開発スピード が 2倍になる。これは、下記の速度も 2倍になる ということ。
- 良くないコードが増えていく速度
- 設計変更が難しくなっていく速度
- なんでこう実装したのか分からなくなるまでの速度

AI での開発スピード高速化には、自動テストのニッチ化が重要
- ユニットテスト
- E2Eテスト
- VRT
- Lint

組織内での AI ツール利用時の課題
- 部門間(開発者・非開発者)で、利用するAI ツールが違っているので、統一感がない
- モデリングなどには、まだAI を使うのが難しい

AI のツールは、各業種によって使い方が変わる
- 全体としては、実装フェーズの活用が多い
- EM・テックリードでは、企画 ~ 設計での利用率が大きい
- EM だけに絞ると、管理系業務(計画・分析・お問い合わせ対応・部内活動)での利用率が大きい
- ZOZOさんでは、 テストやQA ではあまり使われていない、とのこと

AI ツールの利用用途
要件定義書から設計書を作成する。この時に、AI との共同作業で 「曖昧な点・矛盾点・考慮漏れ」 をなくす。
タスクを分解したら、その内容をMCP経由で保存するのも大切。

実装計画を立てる時は、 「複数モデルで調査」 させて、それぞれの結果を付き合わせる。その上で、対応方針を整理する。

AI のコードレビューを活用する。
そのレビュー結果を元に、再び AI が修正させる、という流れは、実装負荷が減って楽になる。

「開発ガイドラインに準拠しているか？」 のレビューを行えるように、Claude Code プラグインとして開発する。
チーム全体で共有しやすくなるので、積極的に活用したい...

お問い合わせ の 一次対応をAI に任せる
事前情報を得られるので、人がスムーズにキャッチアップできて、効率化できる。

初期プロジェクトをAI に任せると、古いバージョンのライブラリを使う可能性がある
依存関係は、最初にフルアップデートして統一しておく。

外部SDKは組み合わせの事前検証が必要
複数サービスを組み合わせると、上手くいかない場合があるので要注意

どうやれば、 「1人で複数人分の成果」 を出せるか？
「AI を自分の分身として並列稼働させる」 ことが重要になる。

モバイル両OSを開発する時のコツ
IOS / Android で 片方作り終わったら、その実装を参考にさせて、もう一方を作る。

バックグラウンドエージェントで 「並列タスク」 を回すと、開発を効率化できる。
イシューとかチケットのURLを送って、AI に実装を任せる。
長時間実装が必要なタスク(API 開発など)は任せやすい。

Done条件(完了) を明確にする
これによって、途中で質問が発生しないようにする

「止まらない開発」 を設計する
「ビルド待ち・レビュー待ち・デプロイ待ち」 の間にやることを決めておく

AI を使った開発効率化の方法
- スクショ・クラッシュログをAI に渡して、一次調査をAI に丸投げ
- AI の実装をAIにレビューさせる
- 修正PR の差分・影響範囲を AI に説明させる

Build In Public という開発手法
開発するプロセスを全て見せることで、ファンを獲得したり、ユーザーに安心感を与えられる。

Shipaton で勝つための方法
- 早めにリリースする
- 何回もリリースする。 「完璧」 はやってこない。
- ニッチ × グローバル で勝負する。超ニッチだけど、グローバル・全世界だから使われる。

今回の発表からも、沢山のことを学ばせて頂きました！
発表していただいた登壇者の方、主催頂いた AIAU の皆様、会場を貸していただいた 株式会社メルカリさん、スポンサー の RevenueCat さん、本当にありがとうございました！

#MobileWithAI November 11, 2025

>Plain Musicの精神に則り必要最低限の構成に留め、冗長な実験音楽に陥らないようにしながら、ポップな要素も残しています。音源はCC BY-NC-SA 4.0で公開しており、ソースコードもオープンソースとして公開しています。 November 11, 2025