毎朝15分を奪われる設定コピペ地獄の実態
「また同じ設定をコピペしている…」
今朝も私は、新しいPythonプロジェクトでCursorの.cursorrulesファイルを作成しながら、昨日Claude Codeで書いたCLAUDE.mdとほぼ同じ内容を記述していました。
製造業の社内SEとして、Pythonベースの製造システム開発を担当する私のリアルな日常です。チーム3人全員が、それぞれ異なるAIツールで同じような設定を個別管理している現状に、正直うんざりしています。
そんな中、業界で注目され始めている「AGENTS.md統一規格」の存在を知りました。まだ実際に試せていませんが、この規格が私たちの非効率な現状を変えてくれる可能性に大きな期待を抱いています。
製造業SEが直面するAIツール設定の3つの課題
課題1：毎回同じ設定作業を繰り返す非効率性
現在のチーム状況（実体験）：
プロジェクトA/
├── .cursorrules # 私が管理（Cursor使用）
├── CLAUDE.md # 同僚Aさんが管理（Claude Code使用）
└── .windsurfrules # 新人Cさんが作成（Windsurf使用）
毎回書いている共通内容：
- 社内プロキシサーバー設定の記述（5-10行）
- Python環境構築手順の説明（10-15行）
- 社内ライブラリの使用方法（10行程度）
時間的コスト：
- 新プロジェクト設定作業：約30-45分/回
- 設定内容の確認・修正：週2-3回
課題2：製造業特有の知識が散逸している現実
私たちの開発環境には、社内環境特有の制約があります：
技術的制約：
- 社内プロキシサーバー経由での外部API接続必須
- Azure OpenAI APIを利用する際の通信設定
実際に起きている問題：
- 新人が標準的なWeb開発の知識でコードを書く
- プロキシ設定を忘れて動作確認でエラー
- 結果として、先輩による手戻り作業が発生
課題3：チーム内でのコード品質格差
実際の事例： 先月、同じPython APIを各自のAIツールで実装したところ：
- 私（Cursor）：プロキシ設定、エラーハンドリング、ログ出力を考慮
- 同僚A（Claude Code）：一般的なWeb API、プロキシ未対応
- 同僚B（Windsurf）：基本的な機能のみ、製造業要件未考慮
統合時に設定の違いで2日間のデバッグ作業が発生しました。
AGENTS.md統一規格とは？現在分かっていること
基本概念
最近業界で注目されているAGENTS.md統一規格は、複数のAIツールで共通利用できる設定ファイル規格です。
現在の対応状況（調査結果）：
- OpenAI、Google、Cursorなど主要企業が協力
- 20,000以上のオープンソースプロジェクトで採用
- 主要AIツールでの対応が進行中
対応予定・対応済みツール：
- Cursor ✅
- Claude Code ✅
- GitHub Copilot（対応検討中）
- Windsurf（対応検討中）
- その他新興AIツール
統一規格への期待
理想的な未来像：
プロジェクト/
└── AGENTS.md # 全AIツール共通設定
期待している効果：
- 設定作業時間の大幅削減
- チーム内知識の一元化
- コード品質の均質化
- 新人教育の効率化
製造業での活用を想像してみる
期待する設定内容
まだ実際に作成していませんが、製造業向けのAGENTS.mdには以下を含めたいと考えています：
# AGENTS.md（想定版）
## プロジェクト概要
製造ライン監視システム（Python + FastAPI）
## 技術制約
- 社内プロキシ環境での開発必須
- 24時間連続稼働前提の設計思想
導入への懸念と期待
懸念点：
- 機密情報をどこまで記載して良いか
- チーム全員の合意形成
- 既存プロジェクトへの適用方法
期待する効果：
- 新プロジェクト立ち上げ時間50%短縮
- 設定ミスによるトラブル大幅削減
- 新人戦力化期間の短縮
他の製造業SEはどう感じているか？
社内での反応：
- 「それ、すごく良いアイデアですね！」（同僚A）
- 「統一できれば確実に楽になりますね」（同僚B）
- 「機密情報の扱いが心配」（管理職）
業界コミュニティでの反応： 製造業IT勉強会で話題に出したところ、同様の課題を抱えている企業が多数存在することが判明。
今後の検証計画
Phase 1：情報収集（現在実行中）
- AGENTS.md規格の詳細仕様調査
- 対応ツールの動向チェック
- 他社での導入事例調査
Phase 2：試験導入（予定）
- 小規模プロジェクトでの検証
- チーム内での効果測定
- 課題・改善点の洗い出し
Phase 3：本格導入判断
- ROI（投資対効果）の評価
- チーム全体での運用ルール策定
- 段階的展開計画の作成
製造業DX推進への期待
個人レベルでの期待
時間の有効活用： 設定作業から解放された時間を、より価値の高い業務に集中したいと考えています：
- 製造現場の課題分析
- 新技術の調査・検証
- システム改善提案の作成
- チームメンバーとの技術ディスカッション
業界レベルでの期待
知識の標準化： 製造業特有のAI開発ノウハウが業界標準として確立されることで：
- 人材の流動性向上
- 開発効率の業界全体での向上
- ベストプラクティスの共有促進
- 製造業DXの加速
同じ課題を抱える仲間へのメッセージ
もし、この記事を読んでいるあなたが、私と同じような設定地獄に悩まされているなら、一緒にAGENTS.md統一規格の動向をウォッチしませんか？
今後予定している発信内容：
- 実際の検証結果レポート
- 製造業向け設定テンプレートの公開
- 導入時の課題と対策の共有
- チーム運用ノウハウの蓄積
まとめ：変化への期待を込めて
現在のAIツール設定の乱立状態は、生成AI普及期の一時的な混乱だと捉えています。
AGENTS.md統一規格のような標準化の動きは、私たち製造業SEが真に価値のある開発業務に集中できる環境を提供してくれると期待しています。
毎朝の設定コピペ作業から解放され、製造現場の課題解決やイノベーション創出により多くの時間を割ける──そんな未来の実現に向けて、まずは実際に検証してみたいと思います。
同じような課題を感じている製造業SEの方々からのコメント・情報交換をお待ちしています。一緒により良い開発環境を作っていきましょう！
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