AIがコードを書いてテストまで自動で完走する

「AIがコードを書く」はもう珍しくない。注目したいのは、その先——「書いたコードを自分でテストして、結果を動画で記録するところまでAIが完走する」という段階に来たということ。

今回の発表（@shota7180のポスト↗）では、「Antigravity 2.0」と「Gemini 2.5 Flash」を組み合わせ、/goal でゴールを渡すだけで、プロトタイプの生成→ブラウザ上での動作確認→検証録画の出力までを自動で実行するデモが公開された。

要は「仕様を伝えたら、実装・確認・記録のサイクルをAIが自律的に回す」という構造。コードを書く手間より、動作確認や修正のやりとりに時間を取られていた人にとっては、これが変わる可能性がある。

AIコーディングツールの競争軸は、今年に入って「コードを生成できるか」から「どこまで自律的に動けるか」に急速に移っている。

これまでのツールは「人間がコードを確認して、テストして、修正指示を出す」サイクルを前提にしていた。Cursorのような補完系、v0のようなUI生成系も、最終的な確認と判断は人間が担う設計だった。

以前のASADASHIでも触れた「AIが調べる・直す・作るを全部やる」流れと同じ方向性で、今回はそこに「テスト・記録の自動化」が加わった形だ。

注目したいのは「マルチエージェント構成」という点。一つのAIが全部やるのではなく、役割を分担した複数のエージェントが連携して動く。/grill-me（要件の深掘り）、/goal（目標設定）、/browser（ブラウザ操作）という3つのコマンドが、それぞれ異なるエージェントの動作をトリガーする設計になっている。

この構造が意味するのは、「指示の粒度を細かくしなくてもAI側がタスクを分解する」という変化だ。AIへの指示コストが最大9割減という話とも重なるが、今回はさらに「確認工程ごと省く」方向に踏み込んでいる。

Gemini 2.5 Flashがバックエンドに使われている点も見逃せない。速度と推論バランスに優れたモデルであり、自動テストのような反復処理に向いている。プロトタイピングのサイクルを速く回したい人にとって、モデル選択の合理性が高い組み合わせといえる。

Q. コードが書けなくても使える？

コマンドを渡すインターフェースが中心のため、ゴール設定や指示出し自体はコード不要で操作できる設計になっている。ただし、生成されたコードを修正したり、エラーに対処したりする場面ではコードの読み書きができると明らかに有利。「コードなしでプロトタイプを確認するところまで」は試しやすいが、カスタマイズや本番投入には開発知識があったほうがスムーズ。

Q. Gemini 2.5 Flashは無料で使える？

Gemini 2.5 FlashはGoogle AI Studio↗経由で無料枠が提供されている。APIとしての利用はGoogleのAI Platformから取得でき、一定のリクエスト数までは無料で試せる。Antigravity 2.0との組み合わせで使う場合はAPIキーの設定が必要になるため、まずAI Studio単体で動作を確認してからAPI連携に進むのが現実的な順序。

Q. 日本語での指示・出力は使えるレベル？

Gemini 2.5 Flashの日本語対応は公式にサポートされており、コード生成・説明文の出力いずれも日本語で扱える。ただしAntigravity 2.0のコマンド体系（/goal 等）は英語ベースで設計されており、ゴールに渡す指示文を英語で書いたほうが精度が安定する傾向が発表内容からは読み取れる。日本語プロジェクトへの適用は可能だが、指示は英語で渡す運用を前提にしておくと安全。