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Google Antigravity を利用して 概算見積作業 を行ってみた

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Google Antigravity を利用して 概算見積作業 を行ってみた 目次 01. 何故、見積もりは辛いのか 02. Google Antigravity での解決策 03. 実践フロー：企業＋案件ディレクトリ戦略 04. AIへの教え方：コンテキストの注入 05. 結果とまとめ 何故、見積もりは辛いのか 「とりあえず、ざっくりでいいから明日までに見積もり出してよ」 営業やクライアントから飛んでくるこの無邪気な一言に、胃がキリキリした経験は誰にでもあるはずです。「ざっくり」と言いながら、後から「あの時の金額でいけるよね？」と詰められる恐怖。仕様も決まっていないのに数字を出さなければならない矛盾。 正直、エンジニアやPMのリソースを「まだ受注できるかわからない案件」の試算に大きく割くのは、経営的にも痛いんですよね。本来なら、要件定義や設計といったクリエイティブな部分に頭を使いたいところです。 そこで今回は、話題のAIエージェント**Google Antigravity**を使って、この不毛な（失礼）作業をどれだけ効率化できるか試してみました。 Google Antigravity での解決策 Antigravity Advantage Antigravityは単なるチャットボットではなく、プロジェクト全体のコンテキスト（文脈）を理解し、ファイルを読み書きできる自律型エージェントです。 通常の見積もり作成では、過去の類似案件を探し出し、Excelをコピペし、行数を数え…といった地道な作業が必要です。しかしAntigravityを使えば、「資料を渡して、計算ロジックを教える」だけで、たたき台を一瞬で作ってくれます。 ポイントは **「案件ごとのコンテキスト分離」** と **「資料のダイレクト投入」** です。 実践フロー：企業＋案件ディレクトリ戦略 ...
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【Mac】Ollama + OpenWebUI: Docker Composeによる最短構築手順と「GPU問題」の現実

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【Mac】Ollama + OpenWebUI: Docker Composeによる最短構築手順と「GPU問題」の現実解 目次 01. Docker Composeで一発構築（基本編） 02. Macユーザーが直面する「重い」という現実 03. 最適解：ハイブリッド構成（Native + Docker） 04. まとめ：適材適所で使い分ける 最近、社内でも「ローカルLLM」の話題が尽きません。 データの機密性を保ちつつ、好き放題にAIを使える環境を手元に持っておくことは、技術検証において必須になりつつあります。 今回は、Macユーザー向けに Ollama （バックエンド）と OpenWebUI （フロントエンド）を組み合わせた環境を、エンジニアらしく Docker Compose でサクッと構築する手順を紹介します。 …が、実はそこには「Dockerには罠がある」という話もしなければなりません。 構築手順とセットで、Mac特有のパフォーマンス問題とその回避策（ハイブリッド構成）まで、現場目線で深掘りします。 Docker Composeで一発構築（基本編） まずは「とにかく動かす」ことが大事です。 依存関係を汚さず、コマンド一発で環境が立ち上がるのがDockerの魅力です。 以下の docker-compose.yaml を作成します。 services: # バックエンド: LLMを動かすエンジン ollama: image: ollama/ollama:latest container_name: ollama ports: - "11434:11434" volumes: - ./ollama:/root/.ollama # モデルデータを永続化 restart: always environment: - OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h # モデルをメ...
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SimpleLogger：os.Loggerをラップした軽量Swiftライブラリ

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SimpleLogger：os.Loggerをラップした軽量Swiftライブラリ 目次 01. はじめに 02. SimpleLogger とは？ 03. 主な特徴とこだわり 04. 技術的な注意点 05. 導入方法 06. まとめ はじめに iOSアプリ開発において、ログ出力はデバッグや保守の要です。Apple標準の統合ロギングシステムである os.Logger は非常に高機能でパフォーマンスも良いのですが、コードを書く際に「もう少し手軽に呼び出せたらいいのに」と感じることはないでしょうか？ そこで今回、 os.Logger のパワーをそのままに、よりシンプルで直感的に扱える軽量なSwift用ラッパーライブラリ 「SimpleLogger」 を公開しました。 この記事では、自作ライブラリ SimpleLogger の特徴と使い方、そして実装時にこだわったポイントについて紹介します。 SimpleLogger とは？ Info SimpleLogger は、Apple の os.Logger をラップした軽量な Swift ロギングユーティリティです。 既存の print デバッグではリリース後の追跡が難しく、かといって os.Logger をそのまま使うと初期化や呼び出しが少し冗長になりがちです。このライブラリは、その中間にある「手軽さ」と「実用性」を埋めるために設計しました。 リポジトリ : kixking/SimpleLogger 言語 : Swift 100% ライセンス : MIT License 最新バージョン : v1.1.1 (2026年1月27日リリース) 主な特徴とこだわ...
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Zero Config Onboarding：新人が初日からコミットできる環境

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Zero Config Onboarding：新人が初日からコミットできる環境 目次 01. はじめに：「環境構築3日」の無駄 02. 基礎知識：Antigravityの環境カプセル化 03. 実践ガイド：git cloneから30秒で起動 04. ユースケース：副業・フリーランスの即戦力化 05. ハマりどころ：マシンスペックの要求 06. まとめ：オンボーディングコストは「ゼロ」になる はじめに：「環境構築3日」の無駄 新しいメンバーがジョインした初日。「Wikiの手順書通りにやっても動きません」「Nodeのバージョンが...」「DBがつながりません」。 これに付き合うメンターの時間と、新人のやる気が削がれる数日間。 エンジニアの時給を考えれば、この「環境構築コスト」は莫大な損失です。 Antigravityなら、この時間を「0秒」にします。 基礎知識：Antigravityの環境カプセル化 Point Antigravityは、IDE、ランタイム、DB、拡張機能の設定など、開発に必要な全てをクラウド上のコンテナ（Dev Container）として定義・管理します。 これはDocker Composeの一歩先を行く概念です。 単にサーバーが動くだけではありません。「エディタの設定」「Lintのルール」「デバッグ構成」まで含めて配布されるのです。 つまり、誰がどのマシンで開いても、100%同じ開発体験が保証されます。 実践ガイド：git cloneから30秒で起動 新人がやることは、たった1つのコマンドだけです。 $ ag open https://github.com/my-org/core-service Agen...
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API Contract Testing：「仕様書と違う」を撲滅する技術

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API Contract Testing：「仕様書と違う」を撲滅する技術 目次 01. はじめに：連携エラーは「結合テスト」まで気づかない？ 02. 基礎知識：API Contract Testingとは 03. 実践ガイド：OpenAPI定義からの自動検証 04. ユースケース：マイクロサービス間の整合性 05. ハマりどころ：モックサーバーの鮮度管理 06. まとめ：ドキュメント＝真実（Source of Truth） はじめに：連携エラーは「結合テスト」まで気づかない？ 「あれ、バックエンドのレスポンス、キー名が変わってませんか？」。 フロントエンド開発者がSlackでぼやくこの光景。リリース直前の結合テストで発覚し、急いで両チームが修正に走る。 これがどれほどのコストロスか、マネージャーなら誰でも知っています。 APIの仕様変更が、コードを書く前に検知できたらどうでしょうか？ 基礎知識：API Contract Testingとは Point Antigravityは、OpenAPI (Swagger) などのスキーマ定義を「契約（Contract）」として扱い、実装コードがその契約に違反していないかをリアルタイムで監視・テストします。 これは「ドキュメント駆動開発」の究極形です。 仕様書（YAML）を変更すると、Antigravityエージェントが即座にフロントエンドの型定義（TypeScript）とバックエンドのバリデーションロジック（Go/Python）を書き換えます。 「仕様書と実装のズレ」という概念自体が存在しなくなるのです。 実践ガイド：OpenAPI定義からの自動検証 使い方は、スキーマファイルをリポジトリに置くだけです。 ...
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Dependency Management：依存地獄からの生還ルート

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Dependency Management：依存地獄からの生還ルート 目次 01. はじめに：npm audit fixを叩く前の憂鬱 02. 基礎知識：自律型依存管理 03. 実践ガイド：アップデートの自動化 04. ユースケース：脆弱性対応の高速化 05. ハマりどころ：破壊的変更の検知漏れ 06. まとめ：ライブラリは「守るもの」から「使うもの」へ はじめに：npm audit fixを叩く前の憂鬱 「セキュリティアラートがまた鳴っている...」。 依存パッケージの更新は、誰かがやらなければならない、しかし誰もやりたがらない「家事」のようなタスクです。 安易に upgrade してビルドが壊れ、原因究明に半日潰れる。そんな経験から、私たちはいつしか「塩漬け」という悪手を選ぶようになります。 しかし、Antigravityがあれば、もう恐怖に怯える必要はありません。 基礎知識：自律型依存管理 Point Antigravityは、依存ライブラリの更新を検知すると、分離環境でアップデートを試行し、テストを実行。破壊的変更があれば自動でコード修正まで提案します。 これまでのツール（Dependabotなど）は「更新のPRを作る」までが仕事でした。 Antigravityはその先、つまり「ビルドが通るようにコードを直す」ところまで面倒を見ます。 APIのシグネチャが変わっていれば、呼び出し元を書き換えてくれるのです。 実践ガイド：アップデートの自動化 設定はワンライナーコマンドで完了します。 $ ag deps auto-update --schedule "weekly" --strategy ...
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AI Code Review：人間は「本質」だけを見ればいい

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AI Code Review：人間は「本質」だけを見ればいい 目次 01. はじめに：レビュー地獄からの解放 02. 基礎知識：AI Code Reviewとは 03. 実践ガイド：自動レビューの設定 04. ユースケース：新人教育への活用 05. ハマりどころ：過剰な指摘の制御 06. まとめ：レビュー品質がチームの品質 はじめに：レビュー地獄からの解放 「インデントがずれています」「変数名の綴りが間違っています」。 こんな些末な指摘のために、貴重なシニアエンジニアの時間を費やしていませんか？ プレイングマネージャーとして、チームのPull Request（PR）を確認するのは重要な責務ですが、ケアレスミスの指摘に追われて「設計の妥当性」や「セキュリティリスク」という本質の議論がおろそかになっては本末転倒です。 基礎知識：AI Code Reviewとは Point Google AntigravityのAI Code Reviewerは、PRが作成された瞬間にコードを解析し、スタイル違反、バグの可能性、パフォーマンス上の懸念を自動的にコメントします。 Lintツールと違うのは、その「文脈理解度」です。 「この変更はDBスキーマと整合性が取れていません」や「この書き方は可読性が低いため、以前のパターンに合わせるべきです」といった、人間のような高度な指摘を行います。 私がPRを開く頃には、単純なミスは全てAIによって修正済みになっているのです。 実践ガイド：自動レビューの設定 導入は非常にシンプルです。リポジトリに設定ファイルを追加するだけです。 # .antigravity/review_config.yaml review: en...
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Meeting to Code：会議中に「動くコード」を作る方法

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Meeting to Code：会議中に「動くコード」を作る方法 目次 01. はじめに：議事録はただのテキストではない 02. 基礎知識：Meeting to Code連携 03. 実践ガイド：Google Meetからの自動実装 04. ユースケース：仕様変更への即応 05. ハマりどころ：曖昧な指示の解釈 06. まとめ：会議が終わる時、実装も終わっている はじめに：議事録はただのテキストではない 「じゃあ、この機能を来週までに追加しておいて」。 会議の最後に降ってくるこの言葉に、何百回頷いてきたでしょうか。 会議が終わり、議事録をまとめ、チケットを切り、詳細設計をし、やっとコーディングに入る。このリードタイムこそが、開発スピードを殺している元凶です。 もし、会議中に話した内容が、その場でコードとして実装されたらどうでしょうか？ 基礎知識：Meeting to Code連携 Point Google Antigravityは、Google Meet等の会議音声や議事録テキストをリアルタイムで解析し、要件定義から実装コード生成までをシームレスに接続します。 これは単なる文字起こしではありません。文脈（コンテキスト）の理解です。 「やっぱりボタンは赤にして」という発言を、Antigravityは「UIコンポーネントのプロパティ変更」として認識し、該当するCSSやReactコードを特定して修正案を提示します。 会議ツールとIDEが融合する、夢のようなワークフローです。 実践ガイド：Google Meetからの自動実装 それでは、具体的な連携フローを見ていきましょう。 まずはMTGの終了後、生成された議事録をエージェントに渡します。 ...
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Debug Replay：AIと一緒に「あの時のエラー」を再生する

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Debug Replay：AIと一緒に「あの時のエラー」を再生する 目次 01. はじめに：泥臭いデバッグとの決別 02. 基礎知識：Debug Replayとは 03. 実践ガイド：バグ再現の自動化手順 04. ユースケース：QAチームとの連携 05. ハマりどころ：個人情報の取り扱い 06. まとめ：デバッグは「犯人探し」から「原因学習」へ はじめに：泥臭いデバッグとの決別 40代のマネージャーにとって、最も胃が痛くなる瞬間。それは「本番環境でユーザーからエラー報告が来たが、再現手順がわからない」という報告を受けた時ではないでしょうか。 ログを漁り、可能性のある操作を一つずつ試し、部下に「もっと詳しくヒアリングして」と頼む。 そんな泥臭い「犯人探し」の日々は、Google Antigravityの Debug Replay 機能によって終わりを迎えます。 基礎知識：Debug Replayとは Point Debug Replayは、エラー発生時の実行コンテキスト（変数、スタックトレース、ユーザー操作）を完全に記録し、ローカル環境で「その瞬間」を何度でも再生できる機能です。 従来のエラーログは「事故現場の写真」でした。しかしDebug Replayは「事故が発生するまでの防犯カメラ映像」です。 Antigravityのエージェントは、この記録データを読み込み、ローカルのサンドボックス環境で自動的に同じ操作を再現します。 つまり、「再現できません」という言葉が開発現場から消えるのです。 実践ガイド：バグ再現の自動化手順 では、実際にどのように使うのか、具体的な手順を見ていきましょう。 エラーが発生すると、Mission Controlに通知が届き...
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未来へ踏み出す。Google Antigravity導入ガイド

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未来へ踏み出す。Google Antigravity導入ガイド 01. 議論の先にある『実践』へ 02. 3つの導入フェーズ：自分からチームへ、そして組織へ 03. 失敗を許容し、AIと共に成長する文化 04. まとめ：Google Antigravity連載の終わりに 01. 議論の先にある『実践』へ これまで10回にわたり、 Google Antigravity がもたらす開発革命について考察してきました。 しかし、知識を得るだけでは重力は振り払えません。 大切なのは、実際に手を動かし、このエージェント型IDEの「リズム」を体感することです。 02. 3つの導入フェーズ：自分からチームへ、そして組織へ まずは、自分の身の回りの小さなタスクから始めてください。 Antigravityエージェントに「このファイルをリファクタリングして」と頼む。そのArtifactsを確認し、フィードバックを送る。 この小さな成功体験が、やがてチーム、そして組織全体の文化を変える大きなうねりになります。 Google DeepMindが用意した、この最高の「ツール」という名の「ギフト」を、無駄にしないでください。 03. 失敗を許容し、AIと共に成長する文化 AIは時に、人間には想像もつかない奇妙なミスをします。 しかし、それを叱り飛ばすのではなく、「なぜそうなったのか」をArtifactsで共に読み解き、次への糧にする。 そんな「成長の精神（Growth Mindset）」を持ったチームこそが、Google Antigravityの真価を引き出すことができます。 Google Antigravity：あなたのエンジニア人生が、ここから加速しますように。
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