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#AI

最近の AI コーディングで実践している、設計を中心とした開発の進め方

AI コーディングエージェントの自律性が向上し、複数のエージェントを並行して動かすことが日常になったことで、開発の中で最も時間を使う工程が実装から設計へ移りつつあります。この記事では、設計セッション、Git worktree を使った並列実行、自律的な検証、AI によるコードレビューなど、最近の私が実践している開発の進め方を紹介します。

AI エージェントのための Agent Payments Protocol (AP2) を試してみた

現状の決済システムでは人間が信頼できる画面上で直接購入ボタンをクリックすることを前提としており、自立型の AI エージェントがユーザーに代わって決済することは想定されていません。そこで Google により Agent Payments Protocol (AP2) と呼ばれる新しいプロトコルが提案されました。プラットフォーム間でエージェント主導の決済を安全に開始・処理することを可能にします。この記事では AP2 のサンプルコードを実際に試してみた手順を紹介します。

Figma のキャンバスを AI エージェントから操作してデザインしよう

2026 年 3 月末、Figma の MCP サーバーに Figma のキャンバスを直接操作できる `use_figma` ツールが追加されました。`use_figma` ツールは Figma Plugin API を通じて Figma ファイル上で JavaScript を直接実行する汎用ツールとして設計されている点が特徴です。この記事では、実際に `use_figma` ツールを使用して Figma のキャンバスを操作する方法を試してみます。

AWS の エージェント IDE Kiro を使ってみた

Kiro は AWS が開発した IDE 内蔵型の AI コーディングエージェントです。Kiro の特徴は単なるバイブコーディングにとどまらず、スペックを使用して仕様駆動開発でアプリケーションを開発できることです。この記事では Kiro を使ったアプリケーション開発の流れを紹介します。

AI エージェントが UI を安全に生成して描画するためのプロトコル A2UI とは？

Google が提唱する A2UI（Agent-to-UI）プロトコルは、AI エージェントが安全に UI を生成してクライアントに送信し、クライアントがそれを描画するための標準的な方法を提供します。A2UI は、AI エージェントがテキストの応答を返す代わりに宣言的なコンポーネント定義を返すことにより、クライアントはネイティブなウィジェットを使用して安全に UI をレンダリングできます。

Chrome DevTools MCP で AI エージェントのフロントエンド開発をサポートする

自律的な AI エージェントを利用したコーディングでは、生成したコードを実行した結果からフィードバックを得て、コードを改善していく反復的なプロセスが重要です。しかし、フロントエンド開発では、生成したコードはブラウザ上で実行されるため、AI エージェントが直接コードを実行したり、ブラウザのコンソールログを取得したりすることは困難です。Chrome DevTools MCP はこの課題を解決するためのツールです。

Chrome の組み込み AI の Summarization API を試してみる

Google では大規模言語モデル（LLM）などの AI モデルをブラウザに直接統合するように設計された、Web プラットフォーム API とブラウザ機能を開発しています。これには Gimini Nano という AI モデルが含まれており、デスクトップパソコンにおいてローカルで実行されるように設計されています。この記事では Summarization API を使用して、文章を要約してみます。

Mastra の A2A プロトコルサポート

Mastra は A2A プロトコルをサポートしています。Mastra サーバーを構築することで A2A プロトコルに準拠したサーバーが立ち上がります。この記事では Mastra を使用して A2A プロトコルに準拠したサーバーを構築し、Mastra のクライアント SDK を使用して A2A プロトコルの仕様に従い通信を行う方法を紹介します。