AIコーディングエージェントと進めるUnityゲーム開発：Phase1で仕様書駆動の土台を作った
はじめに この記事は、ゲーム開発未経験の私が、AIコーディングエージェントと一緒にUnityゲームを作っていく技術ブログの第3弾です。 第1弾ではWindows版Unity Editor、WSL、Codexを組み合わせた開発環境を作り、第2弾ではUnity Web版をiPhone Safariから確認する方法をまとめました。今回は、いよいよゲーム本体のPhase1です。 AIとゲームを作り始める前は、「大変なのは実装だろう」と思っていました。ところが実際に進めてみると、ゲームの目的や設計判断、開発環境の制約を、作業をまたいで一貫して保つことの方が難しいと感じました。 会話だけで開発を...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
従業員5人以下でも29.6%が使う生成AI、規模差18.5ポイントはどこで生まれているのか？
帝国データバンクが2026年3月に1万312社から回答を得た生成AI調査を読み解きます。活用率34.5%、大企業46.5%と小規模企業28.0%の差、活用企業の86.7%が効果を実感という数字の分母と限界を確認し、中小企業が明日から何を決めるべきかを整理します。
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中小企業の生成AI「組織的活用」は32.3%まで来たのか — TSR6,327社調査で大企業と26.8ポイント差
東京商工リサーチが2026年4月に公表した6,327社アンケートで、中小企業の組織的な生成AI活用は32.3%、大企業は59.1%でした。「方針は決めていない」が中小で38.7%と最大勢力である一方、個人での利用は27.7%。会社の方針が現場に追いついていない構図を、経営者・情シスの判断材料として読み解きます。
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LLM単体の誤検知8割超は、複数モデル検証と人手でどこまで下がるのか
Uberが自社のGoコード解析ツールPerfInsightsの実測を公開しました。LLM単体では誤検知が8割超、複数モデルによる相互検証と人の確認を挟んで10%台前半へ。AIに検査業務を任せる際の現実的な設計指針と、そのまま真似てはいけない数字の線引きを整理します。
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