最近急激に仲良くして頂いているショウヘイさん 主催の、生成AIを活かした学習をテーマにしたLT会。生成AIを実務に生かす発表は最近よく見かけるが、学習プロセスにどう組み込んでいるかは意外と聞くことがなかったので、テーマ自体にとても惹かれていた。4つのLT発表があったが、登壇者ごとに開発スキルや目的も様々だし、生成AIの活かし方も四者四様でそれぞれに聞き応えがあった。
ツールごとの適材適所の使い分けであったり、Obsidian が AI readable なだけでなく使う側にとっても膨大な情報へのアクセス容易性を担保してくれそうで興味深く（MOSA2025：夏のTech Dive! Follow WWDC25 で拝聴した Claude Code 開発のトークでも、フォルダ区切って情報管理をしていたことを思い出した）、Figma Make の活用も実務応用を検討したいと思った。
主催ショウヘイさんのトーク隙間の場の回し方は、見ていてとても勉強になったし、何より彼の素晴らしいお人柄が手伝って、終始和やかな会であった。
イベントページ：https://connpass.com/event/368138/
ググるより、AIに聞こう
@oikon48 さん
- AIに聞く、ググらせる方が早い／ググる手順が手間
- Grok
- 高速
- ソースアクセスが強く、1次情報源としてX, Redditが多い場合は良い（AI関連）
- ハルシネーション気になる、英語回答しがち
- ポストリンクをそのまま貼って質問（e.g. 日本で開設して）
- 雑に聞いても、引用やリプ、リンク先もまとめてくれてシームレス
- ChatGPT
- 可もなく不可もない（汎用的に使えるのが強み）
- DeepResearch
- 音声入力精度高い（Action Button + Shortcut）
- NotebookLM
- 学ぶならこれを使え（学習系では一番有用）
- フラッシュカードやテスト機能も
- Chrome プラグインで開いているタブからすぐインポートできる（非公式）
- iOS は YouTube など共有ボタンから直接遷移も可能（公式）
- Claude Code
- カスタマイズ性強く、既存ツールでは一番汎用タスク（調べごとなど）を任せられる
- Codex はコーディング特化
/output-styleの Learning mode- コードリーディングには Haiku 使う
@agent-Exploreの OSSコード解説- Subagents による平行検索
- MCPとの組み合わせ
- カスタマイズ性強く、既存ツールでは一番汎用タスク（調べごとなど）を任せられる
- Apps In ChatGPT
- ChatGPT の中でサービスを受けられる（チャットしながら予約するとか）
- そういう世界が当たり前になるので、AIに聞くことに慣れるべき
AIネイティブなドキュメント管理で質の高いアウトプットをさせよう
- 新しいチャレンジへの挫折、原因は完璧主義と先延ばし、AIで克服した
- Revenue Cat ハッカソンに開発経験ない状態で挑戦
- フルタイム出勤の隙間で1ヶ月開発
- AIにタスクブレイクしてもらったが、微妙
- チャット形式で管理が難しい、状況に応じプロンプト練り直しが必要
- AIのアウトプット精度を高めるために、Obsidian + Claude Code を利用
- Obsidian がマークダウン表現なので AI readable
- フォルダ構造を ChatGPT に相談（ハッカソン情報、リサーチ、ペルソナ、、）
- 情報の充実化
- AIリサーチの情報膨大すぎて使いこなせない
- 議事録の要約精度が低い
- 目的に応じたコンテクストの整理：いったん Obsidian「inbox」フォルダに詰めて、Claude に情報整理させた（統合分割させフォルダ分類）
- Claude カスタムコマンドを作成
- AI前提のドキュメント整理で精度高いOutput実現
- アウトプット
- タスク分割（スケジュール管理も）
- 30分単位でタスク分解させるのがおすすめ
- ユーザーペルソナの作成
- 競合リサーチをもとにペルソナ作成 → 画像生成
- 文書生成（アプリ申請に関わるプラポリとか申請文とか）
- タスク分割（スケジュール管理も）
AIを駆使して新しい技術を効率的に理解する方法
@_nogu66 さん
- Claude Agent SDK を学ぶ
- エージェント構築のための必要な構成要素を提供
- Claude Code, manus
- 3つの関数だけ、
query(),tool(),createSdkMcpServer()- Claude Code ででも実装を元に、対話的に内容を深掘り
- コードの充実度は、Python > TypeScript
- 隙間時間は Claude Code on the Web を活用
- サンプルを fork しておいて、on the web で対話
- manus
- knowns / unknouns のマトリクス
- known unknowns, unknown knouns で調査時の優位性あり（包括的情報、コミュニティ情報にあたってくれる）
デザインが苦手なエンジニアが、Figama Makeからデザインを学んでみた
@suna_gaku さん
- 個人開発での UI ダサすぎ問題
- 直感的でない、ダサい、時間をかけても成果がない
- 配色配置などのデザイン知識がほぼないので、良い／悪いデザインの違いが分からない
- デザインはAI使っても修正できない
- イケてるUI作って、が抽象的すぎる
- AIでの試行錯誤が成果に繋がらない、細かい調子がうまくいかない
- デザイナーから学んだコツ
- 類似アプリを参考
- デザインガイドラインを学ぶ
- 原理原則を抑える
- → ルールを踏まえればうまくいくかも
- 原理原則：近接・反復・整列・コントラスト（The Non-Designer’s Design Book）
- 座学に限界、何が悪いかは分かるが、どうすれば良いかが分からず指示が出来ない
- AIとともに改良しながら原理原則を学ぶ
- 画面へのフィードバックをしてもらう、Figma Make を使った
- Figma Make
- Figma の AI 機能
- v0 のように、ソースコードとアプリを作ってくれる
- 生成した画像を Figma のデザインファイルにコピペできる
- Guidelines.md
- Agente.md の Figma Make 版
- デザインのテーマ情報を与えたら適切にスタイリングしてくれる
- 試した
- 追加修正の指示もチャットで出来るので微調整スムーズ