社内勉強会の内容共有はNotebookLMでやるのがいいかもと思った話

以下の文字起こし文章を、NotebookLMのソースとして最適化された技術ドキュメントに清書してください。

### 【保持・強化すべき内容】

**技術的核心情報**
- 技術的な説明、実装手順、アーキテクチャ設計
- コード例、コマンド例、設定ファイル（一字一句正確に）
- 具体的な数値、設定値、パラメーター、性能指標
- ツール名、サービス名、API名、機能名（正確な表記で）

**実践的価値のある情報**
- 実装方法、使用方法、運用手順の詳細
- 課題の具体的な背景と解決策のプロセス
- 効果、メリット、デメリット、制約事項の定量的・定性的評価
- トラブルシューティング事例と対処法
- 発表者の実体験、具体的な使用感、学んだ教訓
- ベストプラクティス、アンチパターン、注意点

**参考・補足情報**
- 質疑応答の技術的内容（背景説明も含む）
- 参考資料、リンク、推奨ツール・サービス
- 関連技術、代替手段、比較情報
- 今後の展望、ロードマップ、改善予定

### 【除去すべき内容】

**非技術的な会話**
- フィラー（「えー」「あの」「ちょっと」「まあ」など）
- 会議運営（音声テスト、画面共有確認、発表順序調整）
- 社交的な挨拶、お礼（技術的文脈以外）
- 雑談、個人的感想（技術に無関係）

**冗長・不正確な部分**
- 重複した相槌、単純な確認応答
- 文字起こしエラーによる意味不明な箇所
- 話し言葉特有の重複表現や言い直し

### 【編集・構造化方針】

**内容の整理**
- 技術的文脈と重要な実体験は完全保持
- 論理的な流れを維持しつつ、読みやすさを向上
- 章立て・見出し構造を明確化（## 主要トピック、### サブトピック）
- 重要ポイントは **太字** や > 引用ブロックで強調

**品質保証**
- 固有名詞、専門用語の表記統一と正確性確保
- コードブロック（```）を適切に使用
- 箇条書きや番号付きリストで情報を整理
- 「重要」「ポイント」「注意」などの強調表現は特に注意深く保持

**追加価値の創出**
- 関連する技術情報をグループ化
- 手順は番号付きリストで明確化
- 設定例やコマンド例は独立したコードブロックに
- 質疑応答は「Q&A」セクションとして整理

### 【出力形式】
- マークダウン記法を使用
- 見出し構造を適切に設定
- コードブロック、リスト、強調を効果的に活用
- NotebookLMでの検索・参照がしやすい構造に最適化

この方針に従って、技術的価値を最大化した清書版を作成してください。

## AIコーディングの現実と課題

### 理想と現実のギャップ

#### 期待していた理想
- 指示すれば適切なコードを自動生成
- 効率的な開発プロセスの実現

#### 実際に直面した課題
- **制約の無視**: 指定した制約が守られない
- **不適切なライブラリ選択**: 知らないライブラリを勝手にインストール
- **非効率な実装**: 既存関数で済むところを膨大なコードで実装
- **破壊的変更**: 既存コードを意図せず破壊
- **動作はするが要件不一致**: 動くが作りたいものと異なる

> **重要な認識**: AIが作ったコードは「動くには動くが、必ずしも作って欲しいものとは限らない」

## 作りたいものに導くための3つのポイント

### 1. 必要な知識の事前共有
- **関数情報**: 利用可能な関数の詳細
- **API情報**: 使用するAPIの仕様
- **テーブル構造**: データベース設計情報
- **プロジェクト固有の情報**: チーム内の規約・ルール

### 2. 責任範囲の細分化
- **アバウトな指示を避ける**: 「こういうもの作って」では不十分
- **具体的な範囲指定**: フロントサイドの特定画面の特定コンポーネント
- **人間の想像より細かく**: フロントエンド・バックエンドよりもさらに細分化
  - 画面
  - コンポーネント
  - BFF（Backend for Frontend）