Agentic Coding 生成AI時代のシステム開発入門 渡邉 洋平(著) - ＳＢクリエイティブ 【利用可否不明】
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Agentic Coding 生成AI時代のシステム開発入門
- 書店発売日
- 2026年5月2日
- 登録日
- 2026年2月26日
- 最終更新日
- 2026年4月9日
紹介
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
#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。
目次
●Contents
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？
上記内容は本書刊行時のものです。
