概要
https://zenn.dev/ttanaka3/articles/14e7daccfabc2c
詳細内容
## AIを使ったVibe Codingで自動運転AIチャレンジに挑む
https://zenn.dev/ttanaka3/articles/14e7daccfabc2c
AIを活用した「vibe coding」により、自動運転AIチャレンジにおけるカメラ画像処理から車両制御コマンド生成までの開発プロセスを試行し、その有効性と課題を検証します。
[[AIコーディング, 自動運転AI, Vibe Coding, 開発ワークフロー, 画像処理]]
この記事では、AIを用いた新しい開発手法「vibe coding」を自動運転AIチャレンジに適用した事例を紹介しています。著者は、自然言語の指示からコードを生成するAI（Cursor）を使い、カメラ画像処理から車両制御コマンドを生成するシステム開発に挑戦しました。OpenCVによる車線・障害物検出から始まり、DeepLabV3を用いた深層学習、最終的にはBird's Eye View (BEV) 変換による車線検出の改善へと、AIとの対話を通じて反復的な開発を進めています。この試みは、AIがプログラミングの初期段階やアイデア検証において、開発サイクルを加速させる可能性を示唆しています。
**編集者ノート**: AIによる「vibe coding」は、Webアプリケーション開発においても、特にプロトタイピングやPoC（概念実証）のフェーズで強力な武器となり得ます。複雑なロジックをゼロから構築するのではなく、AIに大まかな「vibe」を伝えることで、初期のコードベースを迅速に立ち上げ、その後の手動での調整や最適化に時間を割くことができるでしょう。これにより、開発者はより本質的な課題解決に集中し、イノベーションのサイクルを加速させることが可能になります。将来的には、AIが生成したコードの品質保証やセキュリティ対策がより重要になり、AIと人間の協調作業が開発ワークフローの主流となるでしょう。