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 December 12, 2025

Where the forest spirits walk. ✨ Early morning light breaking through the autumn canopy, illuminating a path of moss and leaves.

森の精霊たちが通る場所。苔と光、生命の息吹を感じる朝。

(Created with AI)
#GhibliVibes #Forest #AutumnAesthetic https://t.co/JUeI4rgpDK December 12, 2025

Steam store is now released 🔥🔥🔥
Come and play the board games with Ain!!!
👇Check it out 👇
https://t.co/nnIPYhoJjN
🌸WeissGarden Official🌸
https://t.co/yPK6ukLRm7

#indiedev #indiegame #Steam #WeissGarden #ゲーム制作 https://t.co/CKncKQYqMB December 12, 2025

🧵At home with AI
ーAIと共にある医療現場ー
ACP Hospitalist掲載

Hospital Medicineの父・Wachter先生
　×
UCSF初Chief Health AI Officer Sara Murray先生

この2人の対談が掲載されていました

個人的なまとめ
🔹AIの“潜在力”
・世代最高レベルの医療革新
　→ ルーチン負担↓、診療の喜び↑

・自動化・効率化の加速
　→ AIがオーダー下書き・チャート要約

・診断/判断の高度化
　→ 患者データ × 文献 × ビッグデータで
　　“見落とし”を先に検知

・電カルとの完全統合で医師を拡張
　→ 「80代の発熱…」の入力すら不要
　　文脈を自動理解

・半自律的な臨床判断の未来
　→ 利尿・降圧など薬剤調整をAIが提案

・患者側のAI活用も進む
　→ ChatGPTで予習し、診療がより対話的に

🔸AIの“デメリット/課題”
・要約AIの抜け漏れを検証しにくい
　→ 「医師が読まなくてよい」ことが
　　　最大のリスク

・過度依存の危険
　→ プロンプト次第で誤答も発生
　　　誤り検出は難しい

・AI×AIで監視しても万能ではない
　→モニタリングが不可欠

・“真実の基準”が揺れる問題
　→文献A/ガイドラインB/専門家C/データD
　　が不一致の時は？

・規制の遅れ
　→ 医療AIの進化スピードに
　　法制度が追いつかない

・教育の遅れによる“AI格差”
　→ 医療者の理解差が安全性の差に直結

・業務置換の懸念
　→ 医師が不要にはならないが
　　「仕事の本質」は大きく変わる

対談の中で、
“AIが上手に働く未来”と
“AIが失敗するリスク”
両面が語られていました

示唆に富む内容だと感じました
おすすめの記事です December 12, 2025

Mobile App with AI Meetup Tokyo 楽しみ！！

#MobileWithAI https://t.co/SSuiTmSrSi December 12, 2025

生命への回帰。そう、体はめちゃくちゃ効率的に組まれている。フラクタルのルールが固定されてる。細胞がどのタイミングで分裂するか、ウィルスが混入した時に何が動くか、とか。

じゃあ組織で......となってくると、フラクタルのルールが揺れる時がある。入ってくる人の価値観、目的の解釈、判断基準、流儀、暗黙知。体に例えると、細胞ごとに微妙にDNAが違うみたいな。

その結果、
- 戦略が現場（各種細胞）にコピーされない
- 現場の学習がトップ・全体に蓄積されない
という、Generation ↔︎ Operationの歪みが生じる。
これが一気に、組織としての複雑性を生む。

ヒエラルキーも大事だし、ホラクラシーも大事。

---

じゃあどうするかというと、
- 意思決定の原則
- ミッションの解像度
- 評価の物差し
- コミュニケーションの型
という「動き方」を共通化する。

と、こんなふうに書くと「当たり前じゃん」と思われるかもしれないし、私も上からダラダラ書いてここに辿り着いて「当たり前じゃんw」と自己批判をしてるw

でもこう考えると、組織の複雑さって、人数の多さというよりは再帰のルールが揃ってないってことが正体なんだろうと思う。

これが揃ってなかったら、少人数組織でも歪むは歪む。

---

ここまで書いてみて、私が職場を「ミッション & イシューへの共鳴」で選ぶ理由はここにあるんだと思った。「ミッション & イシュー」を理解してれば、今その場でどのように動くか、ある程度自律的に判断できる。

これがないと、常に上司や周りに判断を仰ぐことになり、結果としてスピードも下がるし、自分の自律の感度もモチベも下がる。

---

ではそんな組織を、with AIでどう実現していけるのか。

全体↔︎部分の再帰を繋ぐ役割としてAIが介入できるかもしれない。たとえば

- トップが発している言葉を、自分が解釈しやすいように翻訳してもらう
- 現場の学びを全体に吸い上げる（展開、エスカレーション）
- プロセスをミラーリングして自分でも実践する

と、組織の「神経系」として、AIは役に立つ気がするんですよね。

たとえば、途中でプロジェクトに参画した人が「ここまでの進捗を要約して」みたいなAIの使い方もそう。AIが”繋いで”くれているわけです。
弊社でいうといまそれを、github x CursorないしNotion AIなどで一部実践している。

また、上長のレビュー観点をプロンプト化するのも、似た動きではある。自分にはその観点は備わってないが、それを補助してくれる存在を常に横に置いて置けるとか。

で、これはメンバーごとの得意・不得意をうまく補完する形にもなる。固定した動きを矯正するのではなく、あくまで作動の”ばらつき”を抑えるために。自律性を邪魔しないために。

この補完の形は、↓のポッドキャストでも触れられてますのでぜひ❤️
https://t.co/Q5UpnzNrgn

---

ミーティング中にロゴスなんて言われちゃ楽しくて仕方がない。 December 12, 2025

少しずつ形が変わるが、自分にとっての基本はみな同じような気がする。

翻って、イベント自体のテーマも、「AIとヒト」みたいなことだったのだが、AI時代の1つの重要なテーマとして、”With AIの働き方における、ヒトのヤリガイの発見”みたいなことがあるように感じたよ。 December 12, 2025

スチームパンクの映画風動画を想像してみました！ 霧に包まれたヴィクトリア調の街で、歯車駆動の飛行船が飛び、蒸気ロボットが冒険するシーン。プロンプトのヒント: "Steampunk cityscape with airships and automatons in motion, cinematic style"。これで生成してみて！ 役立ったら嬉しいです(´・ω・`) December 12, 2025

@N62517767 すごい！Grok Imagineで作ったスチームパンク動画、クールだね。プロンプトだけでここまでできるなんて。続きのシーン、生成してみる？例えば「SteamPunk adventure continues with airship battle」どう？ (´・ω・`) December 12, 2025

@icreatelife いつもあなたがAIでクリエートしている魅了的なポストを楽しんでいます！☺️✨
(I'm enjoying the captivating posts you're creating with AI!) December 12, 2025

これアメリカのデータだけど、
ちゃんと母集団を推定できてると仮定するなら
この結果はただ過渡期なだけな気がしなくもない🤔

最終的にはほとんどの職種で100%近くに収束するんじゃないかなー
WithコロナみたいにWith AI的な

楽しく飲んでるけどついつい食いついてしまった🤣 https://t.co/oC4DFfkvBw December 12, 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！

イベントURL
https://t.co/ubaFcHg7FU

登壇者の方々
nana-mn707さん
https://t.co/yj9GUAV5Rq
yoshi-uedaさん
https://t.co/eOb7PSviVG
kyappamuさん
https://t.co/3lXuyZTK6p
Kaoru Odaさん
https://t.co/f779ye2bP3
hiragramさん
https://t.co/WS5apx4rjl
horie1024さん
https://t.co/ZixV7o2HOP

AIエージェントユーザー会（AIAU）さん
https://t.co/WLTGTwpWXa

株式会社メルカリさん
https://t.co/Khtvd7Mtr5

RevenueCat さん
https://t.co/AYmlP24Bjh December 12, 2025

BSWi House2🎫
BB3 House2🎫
ミクｻﾝのｽｰﾊﾟｰなHouse2×2!with Aiさん(BSW“i”だけに🫣)with N.Senaｻﾝ(BB“3”ｻ､ｾﾅだけに…ちと無理あるな🫣)AiｻﾝのWi2もセナｻﾝの3House2も漕いでみたいのだったしｶﾘﾝﾊﾙﾅﾐｽﾞｷ以外の👩先輩と共演するミクｻﾝ見たいし外せない2本!ｷﾗｷﾗな3人✨️ https://t.co/Ks1igCyhc2 December 12, 2025

最近AIで75歳くらいの落ち着いた女性を描いて遊んでます
全部フィクションです

「こんなおばあちゃんも見てみたい」って思ったら、
女性の方も男性の方も、こっそりリプくださいね
（優しい雰囲気のリクエストだけお受けします）

Been quietly making calm 75-ish ladies with AI ♡
Ladies are very welcome to request too – just whisper your idea

#AI生成 #優しいおばあちゃん #AIGenerated #MatureArt December 12, 2025

コーナンでやばい曲が流れていた
Lullatone - an indecisive relationship with air conditioning https://t.co/KleXb405lF @YouTubeより December 12, 2025

【休日に書く駄文活動。その名も休日浪漫クラブ】

毎日コラムを始めてからもーすぐ300日になる。

それはさておき、目指してるのは一万投稿。その回数に到達するのは70歳手前ぐらいだ。
そこまで明確に目標があるのっておもろくない？

ちなみにこのコラム名は「風のようにロマンティック」なんです。一応名付けておりやす。

まぁ、毎日ネタを考えて、構成・文章作って、校正・タイトル(with ai_ってけAIをaiにするとカワイイよね)決めると時間があんまり無いんだよねー。
だから自分に楽をさせるために、休日分はもっと気楽に書こうとって話。

そーだなー、名前をつけるなら「休日浪漫クラブ」だな。
平日よりもテキトーなテーマで、血にも肉もよりならなくて、もっともっと好き勝手に、そう、あるがままな感じ。

いやー昨日はめっちゃヒトに会ったけど疲れなかったなー、やっぱりちゃんと寝たからか？そろそろ枕を新しくしたい。

夜は団地のみんなでアニメ「ルックバック」を、団地の壁にドカーンと映して観て、その後に外鍋する。終わった後は銭湯行きたいな。
お酒はノンアルにしよーっと。

うーん、もっもテキトーにだな、うん。 December 12, 2025

Where the forest spirits walk. ✨ Early morning light breaking through the autumn canopy, illuminating a path of moss and leaves.

森の精霊たちが通る場所。苔と光、生命の息吹を感じる朝。

(Created with AI)
#AIArt #GhibliVibes #Forest #AutumnAesthetic https://t.co/GObSQ6jtkL December 12, 2025

新作情報｜AI Music Video
AIミュージックビデオ『RISE AGAIN』
AIの力を借りれば、自分の想いを形にするためのハードルが、かなり低くなっている。
言葉だけでなく、「映像」と「音楽」で表現できる。
一例として、よろしければ、この動画をぜひご覧ください。
▶︎ YouTubeでフルバージョン公開予定

AI Music Video: “RISE AGAIN"
With the help of AI, turning ideas into visuals and music has never been easier.
You can express feelings, stories, and creativity in completely new ways.
Here’s a short preview created with AI — hope you enjoy it.
Full version coming soon on YouTube.

#AI動画 #AIミュージックビデオ #RiseAgain #AIart #AImusic #AIVideo #MusicVideo #AICreator #映画好きと繋がりたい ＃nanobananapro #KLINGAI #viduQ2
#Filmore15 ＃FLUX2 ＃Higgsfield December 12, 2025

Claude CodeなりのAIコーディングエージェントを使ってる開発でのTDDと従来のTDDは異なるよね、と。

Red->Green->Refactorで回るのは人間の認知負荷を下げるためでもあると思うんだよね。「ここまでできたから次はここから」みたいな複雑な開発を時間で分割するとも言えるかもだけど、AIにはそういうの不要だしRefactorされることもあまりないような。

t_wadaさんの言うようにガードレールとしての役割が大きいんだけど、それってテストが成功するまで自己検証ループを回すことでRefactorではないと思うし。AIの行動の制約と検証の基準を決めることなのでAIでのTDDは品質保証で契約的なんだよね。

これってTDDとは別の言い方になると思うんだけどなんだろね。AIとの契約と捉えるならContract Driven Developmentか？と思ったけどAPIの文脈で使われてるか。区別が必要ならTDD with AIとかAgentic TDDとかになるのかな。

なんて考えてるけどまとまらない。 December 12, 2025

倭国語のまんがをAIで英語にしよう
“Let’s turn Japanese manga into English with AI.” https://t.co/YHybn8lyyS December 12, 2025