AI Agent 開発ガイド — 総合リファレンス
AI Agent開発の真髄を、
あなたのチームに。
現場で体系化した、AI開発ツールを使ったAgent開発の考え方・進め方・プロンプト設計の全て。
新規開発・保守開発・マイグレーションの全工程に対応し、5言語×10フレームワーク×3データベースの実践テンプレートを収録。
Claude Code
GitHub Copilot
Amazon Q Developer
Java / C# / VB.NET / TypeScript
🎯 どこから読めばいい? — 学習ルート
読者のペルソナ別に、推奨する読み進め方を示します。迷ったら自分に近いルートから始めてください。
💡 読者への一言: 全ページを読む必要はありません。自分のルートに沿って進み、必要になったら他の章を参照してください。
「引く」系 (言語別 / AI ツール別 / プロンプト集 / 徹底分析) は実装時に都度参照するのが本来の使い方です。
このガイドで得られるもの
本ガイドは、フリーランスのエンジニアから、中小企業の開発チームまで、「誰がやっても一定以上の成果が出る」レベルの実践知を提供します。
核心： Agent開発で最も重要なのは「AIに何をさせるか」ではなく、「AIが判断できる材料をどれだけ事前に整えるか」です。
要件定義・基本設計・詳細設計をmdファイルに落とし込んでからAgentを動かすことで、出力品質が劇的に向上します。
想定読者
フリーランスエンジニア
一人で複数案件をこなす方。AI開発ツールを使って生産性を2-3倍にしたい方。テンプレートをそのまま現場に持ち込めます。
中小企業の開発チーム
新人教育のコストを削減したい方。属人化を防ぎ、チーム全体の品質を底上げしたい方。そのまま社内標準として採用できます。
AI開発ツールを導入したい方
GitHub Copilot / Claude Code / Amazon Q Developer、どれを選ぶべきか迷っている方。3ツールの徹底比較と選定ガイドを収録。
レガシーシステムの移行担当者
VB6やVB.NET WebFormsからモダン環境への移行を計画中の方。8つの移行シナリオで具体的な手順を提供。
コンテンツ一覧
読者の学習動線に合わせた並び順です。まず手を動かし (01 ハンズオン)、全体像を掴み (02 概論)、自分のツールを選ぶ (03)、そこから現場に合わせて引いてください。
Agent開発 7つの原則
言語・プロジェクト種別を問わず、Agent開発で常に意識すべき原則です。
01
材料を先に整える
Agentを動かす前に、要件・設計・DB定義・既存仕様をmdファイルに整理する。材料の質がそのまま出力の質になる。
02
大きい単位で丸投げしない
「この機能を作って」ではなく、工程を分解して段階的に指示する。大きい指示ほど意図からずれやすい。
03
今やることを明示する
「今は影響調査だけ」「今は詳細設計の整理だけ」と現在のフェーズを冒頭に明示する。Agentは文脈を引き継がない。
04
推測で埋めさせない
不明点は推測で補完させず、必ず確認を求めるよう指示する。推測が混入すると設計・テストの信頼性が落ちる。
05
やること・やらないことを明記する
対象範囲と対象外を明示する。特に保守開発では「このファイルは変更しない」という制約が重要。
06
実装判断は人が持つ
Agentは調査・整理・観点補完を担い、変更の最終判断と品質責任は人が持つ。この境界を崩さない。
07
工程をまたいで整合を確認する
設計・実装・テストを個別に閉じるだけでなく、セッションを変えて成果物全体の整合を横断確認する。
mdファイル準備がなぜ重要か
Agent開発で最も効果が出るのは、Agentが参照できる構造化された情報が事前に存在する場合です。
mdファイルなしの場合
Agentはコードだけを手がかりに推測する。業務ルール・制約・設計意図が伝わらず、表面的な実装になりやすい。
レビューで大量の手戻りが発生する。
mdファイルありの場合
要件・設計・DB定義・既存仕様を参照しながら実装できる。業務ルールを踏まえた実装になり、
テスト観点も自動的に充実する。手戻りが大幅に減る。
推奨構成： rules/（プロジェクトルール）、
docs/dbinfo/（テーブル定義）、
docs/official/analysis/（分析）、
docs/official/design/（設計）、
docs/wip/（作業中・引き継ぎ）の5層構成が効果的です。
詳細は
新規開発ガイド を参照してください。
Part 1 を読んだあなたへ — MCP という次のステップ
ここまでの 10 章は 「AI を使う」 技術でした。プロンプトを書き、テンプレートを整え、AI に指示を出す — この基礎があるからこそ、次に進めます。
2025 年後半から、MCP (Model Context Protocol) という新しいパラダイムが登場しました。MCP を導入すると、AI は「指示を待つ」存在から「自分で情報を取りに行く」存在に変わります。
Part 1 まで (Pre-MCP)
人が DB の情報をコピペして AI に渡す。人が Redmine のチケットを転記する。AI は「渡されたもの」だけで動く。
Part 2 から (MCP 導入後)
AI が MCP 経由で DB を直接読む。Redmine チケットを自分で取得する。人がコピペする必要がなくなる。
Part 2 以降は有料コンテンツです。 MCP の概念・実装・Claude Code / Copilot での活用法は Tier 2 (3,980 円) で、組織導入・稟議・レガシー対応は Tier 3 (29,800 円) で学べます。詳しくは下のプラン一覧をご覧ください。
プラン一覧 — あなたに合った学び方を
Tier 1 スターター
980円
Part 1 (Ch01-10)
AI Agent 開発の基礎
テンプレート 400+
5言語ハンズオン
販売中
Tier 2 スタンダード
3,980円
Part 1 + Part 2 (Ch11-14)
MCP の概念から実装まで
Claude Code + Copilot 使い分け
詳しく見る
Tier 3 プレミアム
29,800円
全 Part (Ch01-20)
組織導入・稟議・レガシー対応
購入者の声で育つコンテンツ
詳しく見る
各Tierは独立した商品です。 Tier 3 は全コンテンツ＋コンテンツ共創を含む完全版です。どのTierからでも始められます。
ご利用にあたって
免責事項： 本サイトの説明文や各種mdファイルには、作者の実務経験にもとづく見解が含まれています。
すべての開発現場でそのまま最適解になるとは限りません。実際に適用する際は、プロジェクト要件に合わせた確認・調整をお願いします。
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