Question 1

バックエンド開発において、AIを用いた設計と実装をどのように進めているか？

Accepted Answer

タスクの複雑さに応じて使うモデルを使い分ける 複雑なタスクは一括生成せず、まず設計内容をMarkdownファイルに書き出させて整理する Markdownで不明点や設計を事前に固めることで、その後の実装作業をAIに任せて進められる

Question 2

プルリクエストのレビューや性能評価において、AIをどう活用しているか？

Accepted Answer

Codexが毎朝自動で起動し、自分宛てのレビュー依頼を一次トリアージして要約する 重要箇所のレビューは複数のモデルを使ってダブルチェックし、致命的なバグを防ぐ 実データの規模感（一億レコードなど）をAIに教え込むことで、性能観点の適切な指摘を引き出す

Question 3

ゲーム制作のドット絵生成でAIを利用する際のポイントは何か？

Accepted Answer

思考強度（effort）を一番低い「low」に設定し、描き込みすぎやデザインのごちゃつきを防ぐ 汎用ドット絵スキルとプロジェクト独自のトンマナ用スキルの「2枚重ね」で指示を出す スキルを活用することで、画像サイズや世界観に合わせたドット絵を正確に生成させる

Question 4

Unity開発において、AIエージェントにどのような作業を行わせているか？

Accepted Answer

UniCLIを利用して、AIがコマンドライン経由でUnityエディタを直接操作できるようにする 敵キャラの生成や挙動の設定、シーンへの配置までを半自動化する プレイモードでの動作確認も実行できるが、検証にはまだ時間とコストがかかる課題もある

Question 5

発信活動において「ワンソース・マルチユース」をどのように実践しているか？

Accepted Answer

ポッドキャスト1本の音声や台本から、サムネイルやYouTube説明文、メルマガ記事を自動生成する 作成したメルマガ記事を軸に、Substack、note、X（長文ポスト）などの複数媒体へ水平展開する 複数のプラットフォームに展開することで、どこかで認知が伸びる機会を最大化している

Podcast振り返り

現役エンジニアのAI使い分け全体像