こんにちは。GienTech Consulting Japan（以下GCJ）で新規事業の検討を行っている岩佐です。
本記事では、昨今話題の生成AIについて、どのようなツールがあり、何ができるのか、また何に気をつけるべきなのかなどを実際にツールを活用しながら確かめていく過程を連載形式でお伝えしています。
連載の最終回となるVol.6ではCursor編(後編:環境を整えてドラフトを実装できた)をお伝えします。
※Vol.5は以下からご覧ください。

試行錯誤の末、こういう構成になった

Cursor と相談しながらツールを選び、環境構築でいくつも詰まりながらも、最終的にたどり着いたのがこの組み合わせです。

「Issue を確認 → 実装 → プッシュ → 自動デプロイ → Issue クローズ」という流れを、Cursor の中から全部完結させる環境です。

実装はほぼ自動で回った

環境が整ったので、実際に実装を進めていきました。

まず Cursor と相談しながら「何を作るか」を整理して Issue を切る。切った後は「このイシュー、実装して」と伝えるだけ。Cursor が Issue を読んで実装を進め、コードをプッシュして自動デプロイが走ります。

仕様の認識ズレが起きたときは修正指示が必要でしたが、コードのエラーについてはほぼ Cursor が自動で拾って修正してくれました。「エラー検知 → 修正 → 再デプロイ」が自動で回る仕組みが整ってからは、こちらがやることは Issue を切るだけになっていきました。

できあがったもの

Dify から始まってツールをいくつも乗り換えながら、Cursor でようやくたどり着いた。「法令変更を検知して、企業が取るべきアクションを AI に出力させる」システムのドラフトです。
よければ触ってみてください。

課題は山積み

できたとはいえ、手をつけていないことはまだまだあります。インフラの選択肢はちゃんと比較したわけでもないし、セキュリティは後回しのままです。ウォーターフォール的な開発手法との整合性——要件定義・設計・レビューといったプロセスをどう組み込むのか——も、まったく考えられていません。

「とりあえず動くもの」はできましたが、「ちゃんと作られたもの」かというと、正直まだまだです。

「バイブコーディング体験記」はこれで一段落。ツールを巡り、環境構築で詰まり、コストも発生しながら、とりあえず動くものを作るところまではたどり着けました。
お読みいただいた皆様、ありがとうございました。

AI を使って何がどこまでできるのかを探るのはまだまだ続きそうなので、また記事になるかもしれません。そのときはまたよろしくお願いします。

最後に｜一緒に働く仲間を募集しています

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