5days #インターンシップ 2025 を開催しました (Team03) #AI駆動開発

はじめに

2025年8月18日(月) ~ 8月22(金) の 5 日間、「AI 駆動開発での AI エージェント開発」を体験していただくためのインターンシップを開催しました。参加していただいた 9 名の学生さんには、3つのチーム (Team03, Team04, Team05) に分かれてもらい、それぞれのチームメンバーで課題に取り組んでもらいました！

各チームで、成果の報告と感想をブログにまとめてもらいましたので、ここでは Team03 のブログを公開させていただきます。

※顔写真の掲載に関しては、学生のみなさんから許可をいただいております

---

インターンシップの概要

今回のインターンシップでは、ウェブアプリケーションの開発をAI駆動開発の手法で行いました。単に生成AIの使い方だけでなく、バックエンドのやや複雑な部分を学びつつ、実際に成果物を作り、発表までを行うというものでした。

1日目

1日目では、会社の理念や行動指針、歴史の説明、AI駆動開発や開発環境の座学、そして開発環境を実際に構築しました。まずは、会社説明を聞き、企業理念を非常に大事にしている会社だとわかりました。HRT+JOYのTシャツ欲しい。。。

続いて、AI駆動開発について学びました。AIはどんどん活用することで、作業効率をどんどん上げていけど、人間の技術的な理解はまだまだ必要であると感じました。
そのほか、Git や GitHub、Docker と DevContainer について教わりました。

2日目

実習

フロントエンド開発とバックエンド開発を行いました。フロントエンドはデザインはもう出来上がっていたので、バックエンドとの通信部分 (結合部分) の実装をAI駆動開発で行いました。

バックエンドは、実装に入る前にレイヤードアーキテクチャについて学びました。今までやみくもにコード書いていたけど、層で分けることで、依存関係を弱められる（ある箇所を修正しても、ほかの部分は少ない修正で実行可能）ことを理解しました。DIとかシングルトンとか意識したいです。

VSCodeのデバッグ機能（ブレークポイント）では、フロントもバックもどちらもデバッグできることがわかりました。お恥ずかしいことに、いままでprint文でやってました。すごく便利です。

AI座談会

CTO のやらいさん（荒井さん）から、以下のことを教わりました。

• AI・LLMの進化による社会・企業変革に向き合う
• AGI:人工汎用知能（一人いろんなタスクをこなすAIエージェント）　定義はあまり統一されていない
• ASI:人間の知能をはるかに超えるもの

これからの生成AIの進化は、直線的なのか、指数関数的なのか。やらいさんとしては、指数関数的変化とのこと。一方で、世間としては、生成AIが幻滅期なりつつあるのでは、という意見もある。

LLMのモデル自体はますます進化していくので、それに対応できるような土壌やプロセス・システムモデルを考えておく。生成AIは進化しているものの、生成AIだけで基幹システムを自律的に作るのはまだまだ難しい。（これからできるようになる可能性は予想される）
→　それを見越して、有効的に生成AIが使えるようになるようになっておく！

3日目

実習 (バックエンドの続き)

3日目は、バックエンド開発の続きを行いました。特に印象に残ったのは Dependency Injection (DI) です。蜜結合だと、手直しが発生することが増えやすい、修正が依存しているモジュールの多岐にわたることなどから、依存性を下げる目的（疎結合）がとても大事だとわかりました。

また、AIエージェントの開発キットとして、Semantic Kernel を使用しました。LLM との連携は簡単に実装できるものの、履歴管理やストリーミング出力などが難しく、色々と苦戦しました。

テストについて

Mockで理想的なふるまいを定義してその上位の部分がうまく動いているかを単体で確認できる。レイヤードアーキテクチャの利点はテストのしやすさにもあることを学びました。

4日目と5日目

MCPサーバー

今日のメインはチーム課題で、テーマに沿ったAIエージェントをチーム毎に考えて作る実習でしたが、まずはMCPサーバーについて学びました。MCPは天気情報を取得する機能を実装しましたが、GitHub Copilot のエージェントに任せて、全てのコードを生成してもらいました。ここでの気づきとして

• Agentで命令すると意図しないところが消されたりして大変だった
• プロンプトは詳細に書いたほうがいい

このあと、「天気情報を利用した旅程提案エージェント」を作成しましたが、気象情報を取得するMCPの作成がうまくいかなかったので、旅程に組み込むことができませんでした。しかしながら、システムプロンプトにこだわることで、AIの旅程エージェントとしての応答や振る舞いについては良くできたと思います。

5日目は成果発表で、上記のことを報告しました。

全体の感想

M.Y
python以外で本格的な開発をしたことがなかったのですが、今回のインターンで様々なツールのことを知れたし、これから時代が来る（もう来てる）AI駆動開発を体験できて、すごく充実していました。メンバーの仲が非常によく、また、個人も尊重されていて、とても理想的な社風でした。開発のモチベも高まりました！！

H.D
とても濃い5日間に感じました。技術面だけではなく、チームワーク面でもたくさん経験できて、うれしかったです。うまくいかないところも多かったですが、その分これからするべきことも明確になり、実りの多いインターンシップになりました。

K.Y
すごく楽しかったです！自分自身、至らないところはあったと思いますし、どういうふうに付き合っていけば良いかが分からなくなってしまいましたが、凄く自分自身の中で良い経験になりました。
大学3年生の夏休みを丸々1週間使うというのは凄く大きなコストかもしれませんが、この技術研修や交流に取り組めて、そのコストよりもずっと大きなリターンを得られました！