「Google Antigravity 2.0と戯れながら感じたこと」と「LLM Wikiを実践して『ロケスマペディア』を作ってみた」：Deep Insider's Eye 一色＆かわさきの編集後記
かわさきからは「Google Antigravity 2.0と戯れながら感じたこと」というタイトルで生成AI時代における教科書的コンテンツの存在意義と、AIにコードを書かせる時代の学び方について、一色からは「LLM Wikiを実践して『ロケスマペディア』を作ってみた」というタイトルで、自身で執筆した記事のコンセプトを実務に落とし込んだ社内知識ベースの実践と運用課題について書きました。
＠ITのDeep Insiderフォーラム【AIで、仕事をもっと楽にしよう】を担当しているDeep Insider編集部の一色とかわさきです。1月末に公開した前回の編集後記から早くも4カ月がたちました。
編集者が記す“あとがき”であるこの編集後記では、執筆や編集の裏側で感じたこと、記事では書ききれなかった小話や裏話、そして読者の皆さんにもぜひ知ってほしい話などをつづっています。
Google Antigravity 2.0と戯れながら感じたこと（かわさき）
かわさきしんじ
大学生時代にIT系出版社でアルバイトを始めて、そのまま就職という典型的なコースをたどったダメ人間。退職しても何か他のことをできるでもなくそのままフリーランスの編集者にジョブチェンジ。そしてDeep Insider編集部に拾ってもらう。お酒とおつまみが大好き。通称「食ってみおじさん」。最近はすっかり「ダイエットおじさん」に変貌したのでした。
そんなダイエットおじさんですが、最近はちょっとペースが落ち気味です。というか、お酒飲み過ぎです。体重こそ変化はないのですが、筋肉が付いているかといえば付いてないという状況に。まあ、マッチョを目指しているわけではないので、それでもいいかと思っているところです。こうして人は堕落していくんですねぇ……。
つい先日リリースされたGoogle Antigravity 2.0、皆さんは使ってみましたか？ 筆者は久々に使ってみました。まあずいぶんな変わりようでビックリしました。すっかり、Claude Desktopのような見た目になってしまって……と遠くを見つめてしまいましたよ。
個人的には、Claude Desktopというより、CodexアプリやCursor 3のAgents Windowに近い流れも感じました。最近はAIコーディングツール全体が、エディタにAIを足す形から、複数のエージェントの作業を管理するアプリ型のUIに寄ってきていますよね。VS CodeやGitHub Copilotでも同じような流れが出てきていますが、個人的にはこうしたエージェントウィンドウ型の方が、今後のAI開発には合っていそうだと感じています。（一色）
そういうわけで、エディタからは完全に切り離されたエージェントアプリとなったAntigravity 2.0を使ってみるのだから、自分ではコードを触るのはおろか、見ることもしないで何か作ってみようと考えました。そこで、作ってみたのがつい先日までリーグ線画行われていた（この編集後記が公開される時点ではまだプレーオフラウンドが残っています）Jリーグの百年構想リーグの結果をとりまとめたダッシュボードです。
ホントにコードは1行たりとも見てませんし、自分でコードを触ることも全くありませんでした。Streamlitの知識とかないのに、Streamlitを使って百年構想リーグの各種データに触れるようなダッシュボードがサクッと作れちゃいました。いや、「作れちゃいました」じゃないですよね。「作ってもらえちゃいました」の方が正しい表現な気がします。
26／27シーズンが始まったら、それに合わせて、同様なダッシュボードを作ってもらおうかな。とこっそり考えています。ここまでカンタンだと、そんな気になっちゃいますよね。
「カンタンじゃねぇか！」と思う一方で、筆者がよく書いていた「教科書的」なWebコンテンツ、何かの知識をゼロの状態から順番に積み上げていくような記事は存在意義を問われているのだろうなともあらためて感じちゃいましたねぇ。ダッシュボードに機能を追加したり、あるいはリファクタリングしたりする余地はあるでしょう。そこでは何か問題が発生するかもしれません。「生成AIは便利だけど、何かあったときには自分が身に付けた知識が必要になる」ので「体系的に知識を習得できる教科書的なコンテンツは今でも必要なはず」と以前は心に言い聞かせてましたが、果てしてそうなのかが疑問に思えてきました（まあ、Antigravity 2.0に触る以前からそうだとは感じていましたが）。
そうだとしたら、教科書的なコンテンツの数が減ることはあっても、増えることはないんじゃないかなぁ。Deep Insiderでも、羽山さんの『やさしいデータ分析（ベイズ統計入門）』のようなPythonでデータ分析や統計の基礎を学ぶ連載は続いていますが、以前のようなプログラミング入門系の教科書的コンテンツを新たに公開する機会は減っています。
私の観測範囲では、生成AIで圧倒的に生産性を上げている人ほど、そもそも開発スキルが高く、知識も豊富な人が多いように感じます。これまで教科書的なコンテンツで基礎を積んできた人ほど、AI活用も上手なのではないでしょうか。AIに作ってもらうだけなら簡単ですが、直す、育てる、使い続けるには、結局、基礎知識が必要になる。だからこそ、基礎をどう学ぶかは、むしろこれから重要になりそうです。
では、ここから先、プログラミングに関する体系的な知識はどうすれば勉強できるのでしょうか。
皆さんも思い付いているであろう答えになってしまうのでしょうが、「生成AIに聞く」が有力な候補だと考えています。以下はAntigravity 2.0に、Antigravityとgoogle-antigravityモジュールについて聞いたみたところです。
この後には、簡単なサンプルコードを作ってもらって、その説明をしてもらってから、次に少し高度なサンプルコードに発展、さらにサブエージェントを使うサンプルコードはどうなるのかなどを試してみました。概念の説明も、コードの説明も分かりやすく勉強になっちゃうんですよね。素晴らしい！ このままいけば、Antigravity 2.0のダイナミックサブエージェントについても聞けちゃうはずです。
筆者はよく簡単なサンプルコードをスタート地点にして、そこから少しずつコードを変化させて、知識を上乗せしていくような構成で原稿を書いていました。でも、同じことは生成AIでも可能なんですよね。必要なのはオフィシャルなドキュメントだけになっちゃうのかもしれません。筆者はそこをよくかみ砕いて分かりやすく説明をしていくことを心がけていたのですが、そこにどれほどの価値を見出せるのか……。うーむ。
まあ、答えも出ないまま、そんなことを考えていた5月の週末なのですが、自身も原稿を書く人からコードを書く人（いや、コードを書かせる人？）にジョブチェンジをすることになりそうです。とはいえ、生成AIに働いてもらえばボクのような人間は要らなくなる可能性も高いなと感じています（笑）。
「要らなくなる」どころか、開発側で力を発揮してもらえるのは、かなり心強いです。Pythonの記事を書き続けてきた経験も、AIにコードを書かせる時代にはきっと生きるはずです。僕も記事執筆の傍ら、データサイエンス分野からロケスマ開発に関わっていくので、ぜひ一緒に頑張っていきましょう。
『Python入門』や『解決！ Python』『Pythonクイズ』など、これまでに多くの記事を読んでもらっていた皆さんには感謝しかありません。ありがとうございました。
Python 3.15関連の記事をこのタイミングで書いていたのは、そういう理由です。10月の正式版リリースのころには筆者が記事を書くことはなくなっているでしょうから、まあやっておくかなと思ったのでした（笑）。
10月の正式版リリース時にも、余裕があればぜひDeep Insiderで新機能まとめを書いてもらえるとうれしいです。Python 3.15の正式版記事は、読者としても編集者としても楽しみにしています。
とはいえ、Python関係の情報はこれから先も拾っていく予定ですし、それをどこか別の場所でお披露目したいとも思っています。HPかわさきの名前を出すかどうかは分かりませんが、またどこかでお目にかかりましょう。
最初はダッシュボードについて、もっと書くつもりだったのですが、コードを見てないから、書くことがなかった……（笑）。
川崎さん個人としての情報発信も楽しみにしていますが、ロケスマ側でも技術発信の場を用意する計画があります。そこでは私はデータ分析や機械学習寄りの記事を書いていくつもりですが、AIを使ったロケスマ開発で得られた知見なども、ぜひまた一緒に発信していけるとうれしいです。
LLM Wikiを実践して「ロケスマペディア」を作ってみた（一色）
一色政彦（いっしきまさひこ）
＠ITのDeep Insider編集部の編集長です。先日、妻の誕生日祝いを兼ねて熱海に行ってきました。旅館とフレンチが一緒になった宿で、温泉にも入れて、なかなか満足度の高い小旅行でした。誕生日にレストランでお祝いする人も多いと思いますが、レストラン＋温泉もなかなかいいものだと思います。ただ、熱海駅周辺はとても混雑してかなりぐったりしました……。
夫婦で熱海の温泉宿でのフレンチなんて喜んでもらえたのでは？
ボクは先日、松本まで友だちと行ってきました。おそばと山賊焼きを山ほど食べて大満足。普段とは違う景色を眺めるのはよいリフレッシュになりますよね。またどこかに旅行行きたいなぁ。
ええ、喜んでもらえたと思います。山賊焼きを検索したら、長野のご当地グルメで巨大な鶏の唐揚げみたいですね。おいしそう。
実は昔、私の誕生日に軽井沢の宿でお祝いしてもらったことがあって、その時に「レストランもいいけれど、温泉と美味しいディナーがセットになった小旅行でお祝いされるのって、すごく記憶に残るし良いな」と実感したんです。なので、誕生日のディナープランに迷っている方がいれば、思い切ってこういう「温泉宿のフレンチ」にするのは一案として本当にお薦めですよ。
さて今回は、自分で書いた記事を自分自身でしっかり実践して、しかもめちゃくちゃ役に立っている話をしようと思います。
私の所属するデジタルアドバンテージでは、「ロケスマ」というロケーション情報（店舗出店など）のビジネスを展開しています。私はこれまでメディア班として主に記事を書いてきたこともあり、実はロケスマのビジネス自体については「深く関わっていない」ような状況が続いていました。
しかし現在、ロケスマビジネスが非常に軌道に乗っており、会社として「より強力にビジネスを推進していこう！」という大きな流れが生まれています。そこで「私もロケスマの情報をより深く理解しなければ！」と一念発起したのですが、その際に、自分が少し前に執筆した「LLM Wiki」の内容がまさに役に立つのではないかと思いついたんです。
それが、こちらの記事です。
この記事では、元OpenAIのアンドレイ・カルパシー（Andrej Karpathy）氏が提唱した「LLM Wiki」というコンセプトを紹介しました。散らばった個人のメモや資料を、AIを使って構造化し、知識ベース（Wiki）として育てるという新しい発想です。ただ、この記事で紹介したのは、あくまで「こういうアイデアがある」というコンセプト寄りの内容でした。
書いておいて何ですが、これが本当に面白いアプローチだと感じたので、記事を書き終えた後、どうしても自分でも実際に試してみたくなったのです。会社全体でロケスマを強化するこのタイミングこそ絶好の機会だと思い、早速、社内知識を集約する「ロケスマペディア（LocasmaPedia）」の構築にチャレンジしてみました。
こうやってすぐに実践するのがスゴいのよね。ボクは「ほー、そんなのがあるのね」と知識を手に入れて満足しちゃうタイプなのですが、いい加減、変わらないと時代に取り残されちゃいそう（笑）。
AIがあると逆に手を出しすぎてしまう問題も……（苦笑）。
結論から言うと、1カ月ほど運用してみて、想像以上に手軽で自由度が高いと感動しています。これ、前提知識が全くなくても「Claude Code」を使うだけで、すぐに取り組めるんですよ。
カルパシー氏が紹介していた「LLM Wiki」はまだアイデア段階の側面もありましたが、今の私たちには「Claude Code」のような強力なAIコーディング環境があります。これさえあれば、AIと相談しながら進められるため、実装のハードルは驚くほど低いです。実際、私も「思ったより簡単にできちゃったな」という実感を持ちました。
何より良かったのは、自分好みにどんどんカスタマイズできる自由度の高さです。最初はObsidian（ローカルのメモアプリ）で自分用にノートを閲覧していたのですが、これはこれで便利なものの、私個人の環境に閉じてしまいます。せっかくなら「社内の他のメンバーも簡易的に参照できるようにしたい」と考え、ツールを使って構築したナレッジを「MkDocs」を使ってWebページ化（静的サイトジェネレート）し、社内ネットワーク上で常時公開できるようにしてみました。
最初から全ての作業をAIに丸投げしました。実際にMkDocsを使う場面でClaude Codeへ投げたプロンプトは、以下のような形です。
現在、Obsidianを使ってWiki部分を参照しています。これはこれで便利なのですが私個人用になっています。他の人も簡易的に参照できるよう、HTMLページを自動作成して、それを社内ネットワーク上（にある私のPC上）で常時公開しておこうと思います。
これに最適なMarkdown（マークダウン）ファイルをWebページ化する、Wikiドキュメント化するツールとして、MkDocsが良さそうです。マテリアルテーマ（Material for MkDocs）を導入して、Webページ化してみてください。
さらに、AIに「こういう表示にしたいんだけど、どうすればいい？」と相談しながら、必要なアドインや追加機能の導入も進めました。それらの設定ファイルをいじる作業も、一つ一つ自分で調べる必要がほとんどなく、体感としての作業の手間は最小限でした。新しいWikiの作り方として、これはかなり有望だと確信しましたね。
モノはAntigravityとClaude Codeと違いますが、似たようなことを感じちゃっていますね。Jリーグのダッシュボードもまさに「ライトとダークのテーマがほしいな」とか「こういう機能を付けてくれない？」と書くだけで、言ってるそばからバンバンできちゃいました。まあ、ボクの方はあんまり考えていませんが、運用面で難しいところとかないのかしら？
LLM Wikiはメンテナンスし続けることを前提にスキルが作られており、運用面もよくできています。そのため今のところは何も問題なく動いているのですが、実は「今後、データが重くなっていくのではないか」という漠然とした不安があるんです。
AI特有のハルシネーション（不正確な内容の出力）は絶対に防ぎたいため、内容のチェックは毎回欠かさずやっています。また、この仕組みは1回の情報取り込み（出力）で、多くの関連ページが一気に書き換えられることになります。つまり、情報が増えれば増えるほど、AIの処理内容や更新の範囲が雪だるま式に膨らんでいくのではないか、ということです。
このまま情報が増え続けたとき、いつか運用が破たんしてしまうのではないか……という不安は、正直なところ今でも拭い切れていません。
そんな将来的な不安はあるものの、現時点ではこの「ロケスマペディア」は私にとって手放せない存在になっています。というのも、ここには毎日の社内会議のメモや調査資料などの「会議情報」を全て詰め込んでいるんです。その結果、自分が知りたい情報やロケスマにまつわる知識が、このWiki一つに全て集約されているような状態を作ることができました。
具体的には、以下のようなテーマを構造化してまとめています。
- ロケスマのデータ分析アイデア
- データサイエンスやマーケティングの数理モデル
- 機械学習を活用したソリューションの考察
- 社内のAI業務変革やローカルLLM活用戦略
これらは「誰かに見せるための読み物」というより、私自身がロケスマのビジネスや新しい技術に深く習熟するための知識整理の場です。「外部知識をためる」「ナレッジベースを育てる」「自分の理解を深める」という目的には、このシステムは最高にマッチしています。
確かに、自由度が高すぎて「何から手を付ければよいか分からない」と感じる人もいるとは思いますが、新しいWiki作成法としては本当に面白いので、興味がある方はぜひ試してみてください。もし始めるなら、先ほど紹介した記事を参考にしてもらえるとうれしいです。
そして私自身も今後、ここで得た知見や、ロケスマのデータ活用、データサイエンス、機械学習の実践の場をどんどん増やしていきたいと考えています。そこで得られたリアルな知見は、今後のDeep Insiderの記事にもどんどん反映させていく予定です。今回のロケスマペディアは、単発の試みではなく、今後の実践に向けた私の「土台」でもあるわけです。
やはり教科書型コンテンツだけでなく、実際に使ってみて得られた知見や、現場でどう役立ったのかが見える記事が、これからは大きな価値を持つのかもしれませんね。ボクは「役には立たないけど、読むとクスッと笑える」記事も好きなんですけどね。
……と、ここまでロケスマペディアの実践報告をしてきましたが、ここで読者の皆様に、大切なお知らせがあります。
実は、このDeep Insider編集後記ですが、今回の更新をもちまして一区切り（休止）とさせていただくことになりました。
突然のお知らせとなってすみません。理由は上で述べた通り、筆者が原稿を書く人からコードを書く（というかAIにコードを書いてもらう）人にジョブチェンジすることです。そして、一色さんが上で触れているように、ロケスマ関連の開発を加速させるため、開発側の戦力として駆り出される予定です。でも、働くのはボクじゃなくって、生成AIにしたいなぁ（笑）。
この編集後記は、私と川崎さんがこうして対話的にコメントを寄せ合い、わきあいあいとした掛け合いをすることに価値がある形でした。しかし、川崎さんが開発の最前線に完全コミットすることになり、これまでのようなペースで対話を維持することが難しくなってしまったため、一度ここできれいに区切りをつけよう、ということになりました。
開発の現場に組み込まれる新兵みたいなもんで、うまくやれるのか不安はありますが、まあやるしかないのでやれることをやっていきましょう。
そして、上でもチラッと書いた通り、Deep Insiderからは外れますが、個人としてどこかで細々とPython関係の情報は発信を続けようと思っています。どこかでボクの文章を見かけたら「まーた、しょうもないものを書いているなぁ」とご笑覧ください。
川崎さんの新しい挑戦、私も全力で応援しています！ 私自身も頑張りたいと思います。
最後になりますが、読者の皆様へお伝えしたいのは、この「対話形式の編集後記」はいったん休止しますが、Deep Insiderでの情報発信そのものは今後も変わらず続いていくということです。
私は今後もDeep Insiderの編集長として、皆さんに役立つ記事を精力的に発信していきます。特に今後は、今回お話ししたような「実務に活きるAI活用」や「データサイエンス」を中心とした、一歩踏み込んだ実践的な記事もお届けしていけたらなと考えています。
形は少し変わりますが、Deep Insiderはこれからも新しい技術のワクワクをお届けしていきます。これまでこの編集後記を温かく見守り、読んでくださった読者の皆様には、心から感謝申し上げます。形を変えて続いていくこれからの記事も、引き続き楽しみに読んでいただけたらうれしいです。本当にありがとうございました。そして、これからもどうぞよろしくお願いいたします！
編集後記の担当パートを書くために原稿を受け取った時点で、一色パートにあるボクのフキダシ、全部入っていたんですよ。つじつまが合うように書き直したんですからね（笑）。
バレましたか（笑）。編集後記でHPかわさきさんと対話できなくなるのが寂しくて、「バーチャルHPかわさきさん」にコメントを入れてもらっていました。まさか、そこに気付かれてしまうとは……。もちろん、「バーチャルHPかわさきさん」を相棒にするつもりはありません（笑）。
Copyright© Digital Advantage Corp. All Rights Reserved.