• 渡邉 洋平

Vibe Codingを超えてAgentic Codingへ
生成AIが実現する新時代のシステム開発を学ぶ1冊

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＃本書の内容
2022年にChatGPTが登場してから約4年。今も「生成AI」は話題の中心にあり続けています。かつて「もうLLMの話は飽きた」と言っていたプログラマーたちが、今では「どのLLMがすごいか」「AIエージェントにどう乗るか」「AIをどうコーディングに活かすか」と熱心に語っています。この急激な変化に戸惑っている方も多いのではないでしょうか。

2024年末の時点では、AIによるコーディング支援はあくまで「副操縦士（Copilot）」でした。しかし今日のCoding Agentは自らコードを読み書きし、コマンドを実行する「操縦士（Pilot）」へと進化しています。エンジニアリングの舵取りは、もはやエンジニアではなくAIが中心になるのかもしれません。

こうした大きな潮流の中で、私たちに求められるのは、AIエージェントをやみくもに排斥することでも、シンギュラリティを盲信することでもありません。「システム開発にAIエージェントがある前提の時代」に向けて、自分自身のスタイルをどう変え、どう成長していくかを考えることです。

生成AI、とりわけAIエージェントがもたらすこの変革期に、ITエンジニアはどう向き合えばよいのか。本書ではハンズオンによる具体的な利用例を示しながら、その道筋を描いていきます。

＃本書の目的
● Coding Agentについての基本的な概念を整理する。
● Vibe Codingを体験し、Coding Agentの性能を体感する。
● Agentic Codingで開発を進め、実践的なCoding Agentの使い方を理解する。

※カバー画像が異なる場合があります。

はじめに：コーディングに何が起こっているのか
PART1：LLMユーザーとしての基礎知識
　1.1. 大規模言語モデル（LLM）とは
　1.2. モデルとプロバイダ
　1.3. プロンプト
PART2：Coding Agentの基礎知識
　2.1. AIエージェントとは
　2.2. Coding Agentとは
　2.3. Context Engineeringとは
　2.4. Coding Agentの機能の概念
PART3：Vibe Codingを試してみよう
　3.1. Coding Agentとの開発スタイル
　3.2. Vibe Codingとは
　3.3. 本書における開発環境の前提
　3.4. Clineのセットアップ
　3.5. Vibe Codingの実践
PART4：Agentic Codingに向けて
　4.1. Vibe Codingの振り返り
　4.2. Coding Agentに委ねたときに起こること
　4.3. 正しい委ね方の作法
　4.4. エージェントへのガードレール
PART5：Agentic Coding - 開発基盤構築
　5.1. Agentic Codingとは
　5.2. 開発環境の準備
　5.3. モノレポ環境の強化
　5.4. 動作確認
PART6：Agentic Coding - コーディング
　6.1. コーディングの進め方
　6.2. 要求からの設計書作成
　6.3. 共通部分
　6.4. バックエンド
　6.5. フロントエンド
PART7：Agentic Coding - リリース
　7.1. リリースの進め方
　7.2. MCPの設定
　7.3. デプロイ環境の実装
　7.4. デプロイ
　7.5. デプロイ後の動作確認
　7.6 商用リリースまでに取り組むべきこと
PART8：Agentic Coding - 実践のヒント
　8.1. ハンズオンの次に何をすべきか
　(カスタムスラッシュコマンドからAgent Skillsへ／CLI型エージェントへの移行／非同期・平行実行への展開)
　8.2. Agentic Codingのコツ
　（プロンプトを残すかどうか／Coding Agentとの距離の取り方／自動テストは「必須」とする／Agentic Codingは再帰ループである／Context Engineeringについて／「ブレーキ」としてのレビュー／プロンプトのコツ）
おわりに：エンジニアは不要になりますか？ 続きを読む

(C) 2026 Yohei Watanabe

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