【ハンズフリーコーディング】スマホからAIエージェントに指示を出す「Sled」完全ガイド

⚡ この記事でわかること

スマホだけで開発指示を出せるAIツール「Sled」の全機能
自然言語でIssue作成からPR作成まで完結する仕組み
移動中やベッドの中でも開発が進む未来のワークスタイル
具体的なユースケースと活用フロー
GitHub連携とセキュリティの詳細
GitHub Copilot、Cursor等との詳細比較
エンジニアのキャリアへの影響と今後の開発トレンド

はじめに：「PCを開くのが面倒くさい」時がある

エンジニアなら誰でも経験があるはずです。

「バグの修正アイデアを思いついたけど、PCを開く場所がない」「移動中に緊急対応の連絡が来たけど、満員電車でPCが出せない」「休日にちょっとだけコード修正したいけど、デスクに向かいたくない」「ふと良いアイデアが浮かんだけど、メモするだけで終わってしまう」「カフェでちょっと作業したいけど、Wi-Fiの速度が遅すぎる」

「PCがないと開発できない」という制約は、意外とストレスです。

エンジニアの「隙間時間」問題

シチュエーション	PCを開けるか	アイデアがあるか
通勤電車	✗ 難しい	◎ 思いつきやすい
移動中のタクシー	△ 可能だが不便	○ 考える時間がある
カフェでの待ち時間	△ Wi-Fi問題	○
就寝前のベッド	✗ 起きたくない	◎ 思いつきやすい
温泉・旅行先	✗ PC持っていない	○

アイデアが湧く瞬間と、PCを開ける状況が一致しない——これがエンジニアの隙間時間問題です。

2026年1月にProduct Huntで発表された**「Sled」**は、この常識を覆します。

スマホから自然言語（音声・テキスト）で指示を出すだけで、AIエージェントがコードを書き、GitHubにPR（プルリクエスト）を出してくれるツールです。

1. Sledとは？

1-1. 基本情報

Sledは、モバイルアプリからAIエージェントに指示を出し、自動でコーディングを実行させる開発支援ツールです。

項目	内容
開発元	Sled AI（サンフランシスコ拠点）
創業年	2025年
対応OS	iOS 15.0以上、Android 12以上
連携サービス	GitHub、GitLab（ベータ）
料金	Free / Pro（$20/月）/ Team（$50/ユーザー/月）
AIエンジン	GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet（選択可能）
Product Hunt評価	4.7/5（2026年1月時点）
ダウンロード数	5万+（2026年1月時点）

1-2. 開発背景

Sledの創業者であるMichael Chang氏は、元Googleのソフトウェアエンジニアで、通勤電車の中でバグを発見したが修正できなかったフラストレーションからこのツールを開発しました。

「電車の中でSlackにバグ報告が来た。原因はすぐにわかった。でも、PCを開けない。会社に着くまで1時間、ただ待つしかなかった。その時間でAIに修正させられたら...と思ったのが始まりです」

1-3. コンセプト：ハンズフリーコーディング

Sledのコンセプトは**「PCレスでの開発」**です。

コードエディタをスマホで操作するのではなく、「何をしたいか」をAIに伝えるだけ。実際のコーディングは、クラウド上のAIエージェントが実行します。

従来の開発フロー:
PCを開く → IDEを立ち上げる → コードを書く → テスト → PR作成 → レビュー

Sledの開発フロー:
スマホで指示 → AIがコード作成 → AIがテスト → AIがPR作成 → スマホでレビュー承認

1-4. 対応言語・フレームワーク

カテゴリ	対応状況
言語	JavaScript/TypeScript、Python、Java、Go、Ruby、Rust、C#、PHP
フレームワーク	React、Vue、Next.js、Express、Django、Rails、Spring Boot等
テスト	Jest、pytest、JUnit等の主要テストフレームワーク
CI/CD	GitHub Actions、CircleCI、Jenkins連携

2. Sledの全機能を徹底解説

2-1. 自然言語での指示（音声入力対応）

チャット画面に向かって、修正したい内容を伝えます。

テキスト入力

ユーザー: 「src/components/Button.tsxの背景色を、
ダークモードの時は#333になるように修正して。
あと、ついでにテストも追加しておいて」

音声入力

スマホのマイクボタンを押して話すだけ。音声認識は高精度で、専門用語（コンポーネント名やファイルパス）も正しく認識します。

音声認識精度	結果
一般的な日本語	95%以上
技術用語（React、TypeScript等）	90%以上
ファイルパス	85%以上（曖昧検索で補完）
関数名・変数名	80%以上

2-2. AIエージェントによる自動実行

指示を受け取ったAIエージェントは、以下の手順で作業を行います。

実行フロー

1. リポジトリ解析
   ├── ファイル構造の理解
   ├── 依存関係の把握
   └── 既存コードスタイルの学習

2. 修正プラン作成
   ├── 変更対象ファイルの特定
   ├── 修正方針の決定
   └── テスト方針の決定

3. コード生成
   ├── 既存スタイルに合わせた実装
   ├── 型定義の追加（TypeScriptの場合）
   └── ドキュメントコメントの追加

4. 自動テスト
   ├── 既存テストの実行
   ├── 新規テストの作成・実行
   └── Linter/Formatterの実行

5. PR作成
   ├── 変更内容の要約
   ├── Diffの生成
   └── レビュアーへの通知（設定時）

進捗通知

AIの作業中は、スマホにプッシュ通知で進捗が届きます。

通知内容	タイミング
「タスクを受け付けました」	指示直後
「コード修正中...」	作業開始時
「テスト実行中...」	テスト開始時
「PRを作成しました！」	完了時
「エラーが発生しました」	失敗時

2-3. スマホでPRレビュー

AIが作成したPRの内容は、Sledアプリ上で確認できます。

表示される情報

情報	詳細
変更ファイル一覧	修正したファイルのリスト
Diff表示	追加/削除/変更の差分
AIの解説	なぜこの修正をしたか
テスト結果	Pass/Failの状況
コードカバレッジ	テストのカバー率

アクション

アクション	説明
Approve & Merge	承認してマージ
Request Changes	修正を依頼（追加指示）
Close	PRを閉じる
View in GitHub	GitHub Webで詳細確認

2-4. Issue連携

GitHub Issuesとも連携しており、「このIssueを解決して」とIssueのURLを貼るだけで作業を開始させることも可能です。

Issue連携の使い方

ユーザー: 「このIssueを解決して」
[GitHub Issue #42のURL]

Sled AI: 「Issue #42の内容を確認しました。
バグの原因は〇〇で、修正方針は△△です。
作業を開始しますか？」

ユーザー: 「お願い」

Sled AI: 「承知しました。完了したら通知します」

2-5. コンテキスト理解

Sledは単一ファイルだけでなく、プロジェクト全体のコンテキストを理解します。

理解する内容	詳細
プロジェクト構造	ディレクトリ構成、package.json等
依存関係	どのライブラリを使っているか
コーディング規約	ESLint、Prettier設定
既存コードスタイル	命名規則、インデント等
過去のPR履歴	チームのレビュー傾向

2-6. チーム機能（Teamプラン）

複数人での開発に対応した機能です。

機能	詳細
共有リポジトリ	チームでリポジトリを共有
権限管理	メンバーごとの権限設定
アクティビティログ	誰がどんな指示を出したか記録
通知設定	PRのレビュー依頼をチームに通知

3. 実際の活用フロー（ユースケース別）

3-1. ユースケースA：通勤電車でのバグ修正

シチュエーション：朝の通勤電車。Slackで「ログイン画面でレイアウト崩れ」の報告が来た。

タイムライン

時刻	場所	アクション
8	自宅→駅	Slackでバグ報告を確認
8	電車内	Sledを起動、音声で指示
8	電車内	AIから「作業開始」の通知
8	電車内	AIから「PR作成完了」の通知
8	電車内	スマホでDiffを確認、マージ
8	会社到着	もうバグは修正済み

指示例

「ログイン画面のCSSを確認して。
スマホ表示の時にマージンが消えてるっぽいから修正して。
あと、レスポンシブのテストも追加しておいて」

3-2. ユースケースB：思いつきのリファクタリング

シチュエーション：散歩中に「あの関数、もっとシンプルに書ける」と思いついた。

指示例

「utils/formatDate.tsの関数、もっとシンプルに書けると思う。
日付のパースにはdate-fnsを使うようにリファクタリングして。
既存のテストが通ることを確認してから、新しいテストも追加しておいて」

結果

帰宅後にPCを開くと、すでにリファクタリングされたPRが届いている。

3-3. ユースケースC：新機能の雛形作成

シチュエーション：移動中の車内で、新機能のアイデアを思いついた。

指示例

「新しくユーザープロフィール編集機能を作りたい。
components/ProfileEditor.tsxを新規作成して、
名前とメールアドレスを編集できるフォームを作って。
バリデーションも入れておいて。
React Hook Formを使う感じで」

結果

基本的な雛形がPRとして作成される。帰宅後にPCで詳細を調整。

3-4. ユースケースD：緊急対応

シチュエーション：休日のカフェ。本番障害の連絡が来た。

対応フロー

1. エラーログを確認（Slack/PagerDuty連携）
2. Sledで原因調査を依頼
   「本番で500エラーが出てる。api/users/routeの問題っぽい。
    エラーログはこれ：[ログのスクショ]」
3. AIが原因特定
   「データベース接続のタイムアウト設定が短すぎます。
    修正PRを作成しますか？」
4. 修正PRを承認、マージ
5. 障害解消

3-5. ユースケースE：ドキュメント追加

シチュエーション：PRレビューで「ドキュメントを追加して」とコメントがあった。

指示例

「PR #123について、README.mdにAPIの使い方を追記して。
認証方法とエンドポイント一覧を書いて」

4. エンジニアにとってのメリット・デメリット

4-1. メリット

「場所」の制約からの解放

従来	Sledあり
カフェでPC開く	スマホで指示
Wi-Fiを探す	4G/5Gで十分
重いPCを持ち歩く	スマホだけでOK
電車ではコーディング不可	電車でも開発可能

単純作業の自動化

以下のタスクはSledに丸投げできます。

タスク	Sledへの指示例
文言修正	「〇〇を△△に置換して」
型定義の追加	「この関数にTypeScriptの型を追加して」
テスト追加	「この関数にユニットテストを追加して」
リファクタリング	「この関数をもっとシンプルに」
バグ修正	「このエラーを修正して」
ドキュメント追加	「READMEを書いて」

副業・個人開発の加速

本業の合間や移動時間に、個人開発プロジェクトを進められます。

時間	従来	Sledあり
朝の通勤30分	ニュースを見る	個人開発を進める
昼休み1時間	休憩	機能追加
夜の移動30分	SNSを見る	バグ修正

4-2. デメリット・限界

複雑な設計は人間が必要

Sledは「タスク単位の修正」に最適ですが、以下は人間の手が必要です。

タスク	Sledの対応可否
単純なバグ修正	◎
機能追加（雛形）	◎
リファクタリング	○
新規アーキテクチャ設計	△
大規模リファクタリング	✗
セキュリティクリティカルなコード	△（要レビュー）

レビューは必須

AIが書いたコードを盲目的にマージするのは危険です。

必ずDiffを確認する
テストが通っていることを確認する
セキュリティ面のチェックは人間が行う

学習への影響

Sledに頼りすぎると、自分でコードを書く力が落ちる可能性があります。

対策：単純作業はSledに任せ、設計やアルゴリズムは自分で考える

5. セキュリティと精度

5-1. セキュリティ

SledはGitHub Appとしてインストールされます。

権限設計

権限	設定
リポジトリアクセス	特定のリポジトリのみに制限可能
ブランチ保護	mainへの直接pushは禁止可能
PR権限	PR作成のみ、マージは人間が承認
Read/Write	必要なリポジトリにのみ付与

データ保護

項目	対応
通信暗号化	TLS 1.3
保存時暗号化	AES-256
学習への利用	オプトアウト可能（Proプラン以上）
データ保持	処理後14日で削除（設定可能）
SOC 2	認証取得済み

機密リポジトリへの対応

エンタープライズ向けには、以下の対応も可能です。

自社VPC内でのAI処理（オンプレミス版）
IPアドレス制限
SAMLシングルサインオン

5-2. AIの精度

GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetといった最新モデルを使用しているため、コードの品質は非常に高いです。

精度の目安

タスクタイプ	精度	備考
単純な修正	95%+	ほぼそのままマージ可能
新規機能追加	85%+	微調整が必要な場合あり
リファクタリング	80%+	意図の確認が必要
複雑なロジック	70%+	人間のレビュー必須

精度を上げるコツ

コツ	詳細
具体的に指示	「〇〇ファイルの△△関数を...」
コンテキストを提供	「バグの再現手順は...」
制約を明示	「既存のスタイルを維持して」
段階的に依頼	一度に大きな変更を求めない

6. コストと料金プラン

6-1. プラン比較

機能	Free	Pro	Team
料金	無料	$20/月	$50/ユーザー/月
月間リクエスト	50回	無制限	無制限
リポジトリ	パブリックのみ	プライベート対応	プライベート対応
AIモデル	GPT-4o mini	GPT-4o / Claude 3.5	GPT-4o / Claude 3.5
優先処理	×	◎	◎
チーム機能	×	×	◎
監査ログ	×	×	◎
SSO	×	×	◎

6-2. コストパフォーマンス

月額$20（約3,000円）で無制限に使えるProプランは、時給換算で考えるとコスパ抜群です。

試算	結果
エンジニアの時給（仮）	5,000円
Sledで節約できる時間/月	10時間（保守見積もり）
節約コスト	50,000円/月
Sledの月額	3,000円
ROI	約17倍

7. 類似ツールとの詳細比較

7-1. 機能比較表

項目	Sled	GitHub Copilot	Cursor	Devin	Cline
形態	モバイルアプリ	IDE拡張	IDE	AIエージェント	IDE拡張
デバイス	スマホメイン	PC	PC	PC	PC
操作方法	自然言語指示	コード補完	チャット＆編集	自然言語指示	チャット
実行主体	AIエージェント	人間+AI補助	人間+AI補助	AIエージェント	人間+AI補助
PR自動作成	◎ 自動	× 手動	× 手動	◎ 自動	× 手動
Issue連携	◎	×	×	◎	×
オフライン	×	△	×	×	×
料金	$0-50	$10-19	$20-40	$500+	無料

7-2. 各ツールの特徴

GitHub Copilot

IDE内でのコード補完に特化。

✅ コーディング中のリアルタイム補完
✅ VS Code/JetBrainsとの統合
✅ 低価格
❌ 指示ベースの開発には不向き
❌ スマホからは使えない

向いている人：普段IDEでコーディングする人

Cursor

AIネイティブなIDE。

✅ チャットでコード修正を依頼
✅ 複数ファイルの同時編集
✅ コンテキスト理解が優秀
❌ 結局PCが必要
❌ PR作成は手動

向いている人：PC前でAIと対話しながら開発したい人

Devin

完全自律型AIエンジニア。

✅ 複雑なタスクも自律実行
✅ Issue to PRの完全自動化
❌ 非常に高額（月額$500+）
❌ 大企業向け

向いている人：開発チームの生産性を劇的に上げたい企業

7-3. Sledを選ぶべき人

✅ スマホから開発に参加したい
✅ 移動時間を開発に使いたい
✅ 単純作業をAIに任せたい
✅ 個人開発・副業エンジニア
✅ PCを開く暇がないほど忙しい

8. エンジニアのキャリアへの影響

8-1. Sledがもたらす変化

「コーディング」の定義の変化

従来：コーディング = キーボードでコードを打つ
将来：コーディング = AIに何を作るか指示する

求められるスキルの変化

従来重視	今後重視
タイピング速度	要件定義力
言語の文法記憶	問題分解力
デバッグスキル	AIへの指示力（プロンプトエンジニアリング）
書く速さ	設計力、レビュー力

8-2. Sledとの共存戦略

Sledに任せるべきタスク

定型的なCRUD実装
テストコード追加
ドキュメント作成
小規模なバグ修正
リファクタリング

人間がやるべきタスク

システム設計
アーキテクチャ決定
セキュリティレビュー
ビジネス要件の理解
チーム内のコミュニケーション

8-3. ジュニアエンジニアへのアドバイス

Sledのようなツールが普及しても、基礎力は必要です。

学ぶべきこと	理由
プログラミングの基礎	AIの出力を理解・修正できる
アルゴリズム	AIに正しく指示できる
設計原則	良い設計をレビューで判断できる
セキュリティ	AIの穴を見つけられる

9. セットアップガイド

9-1. インストール

iOS

App Storeで「Sled AI」を検索
インストール
アカウント作成（メールまたはGitHub連携）

Android

Google Playで「Sled AI」を検索
インストール
アカウント作成（メールまたはGitHub連携）

9-2. GitHub連携

Sledアプリで「Connect GitHub」をタップ
GitHubにログイン
「Install Sled App」でGitHub Appを承認
アクセスを許可するリポジトリを選択
完了

9-3. 初期設定

設定項目	推奨設定
通知	ON（PR完了、エラー時に通知）
AIモデル	GPT-4o（精度重視）or Claude 3.5（コスト重視）
デフォルトブランチ	自動（mainから分岐）
PR自動マージ	OFF（レビュー必須）
言語設定	日本語

9-4. 最初のタスク

まずは簡単なタスクで試してみましょう。

「README.mdに、今日の日付を追記して」

これだけで、AIがPRを作成します。Diffを確認し、マージしてみてください。

10. FAQ（よくある質問）

Q1. 日本語で指示できますか？

A. はい、日本語での指示に対応しています。音声入力も日本語で可能です。ただし、コード内のコメントは英語で生成されることが多いです。

Q2. プライベートリポジトリに対応していますか？

A. Proプラン以上で対応しています。Freeプランはパブリックリポジトリのみです。

Q3. 複雑な修正もできますか？

A. 単純な修正は高精度ですが、複雑なロジックや大規模なリファクタリングは精度が落ちます。その場合は、タスクを分割して指示することをおすすめします。

Q4. セキュリティは大丈夫ですか？

A. GitHub Appとして最小限の権限で動作し、コードは暗号化されて処理されます。SOC 2認証も取得しています。機密性が高いプロジェクトにはエンタープライズ版（オンプレミス対応）もあります。

Q5. GitLab対応はありますか？

A. 2026年1月時点ではベータ版として提供中です。Bitbucketも今後対応予定です。

Q6. 無料プランでどこまでできますか？

A. 月50リクエストまで、パブリックリポジトリで利用可能です。個人の趣味プロジェクトなら十分使えます。

Q7. AIが間違ったコードを書いたらどうなりますか？

A. レビュー画面でDiffを確認し、修正指示を出すか、PRを閉じることができます。自動マージはデフォルトでOFFなので、必ず人間のレビューが入ります。

Q8. チームで使えますか？

A. Teamプラン（$50/ユーザー/月）でチーム機能が使えます。共有リポジトリ、権限管理、監査ログなどが利用可能です。

Q9. オフラインでも使えますか？

A. 指示の送信と結果の受信にはインターネット接続が必要です。ただし、過去のPR履歴の閲覧はオフラインでも可能です。

Q10. 既存のCI/CDと連携できますか？

A. はい、AIが作成したPRに対して、通常通りGitHub ActionsなどのCI/CDが実行されます。テスト失敗時は通知が届きます。

まとめ：開発スタイルが変わる

この記事では、スマホからAIエージェントに指示を出すハンズフリーコーディングツール「Sled」について詳しく解説しました。

記事のポイント

Sledは、スマホから指示を出すだけのハンズフリーコーディングツール
PCレスでバグ修正や機能追加が可能
音声入力を使えば、移動中でも開発できる
単純作業はAIに任せて、人間は設計やレビューに集中
個人開発や副業エンジニアに特におすすめ
Proプラン（$20/月）でプライベートリポジトリも対応

アクションプラン

今日やること

App Store / Google PlayでSledをダウンロード
GitHubと連携
簡単なタスク（README修正など）で試してみる

今週やること

実際のプロジェクトで単純なバグ修正を依頼
音声入力を試してみる
Proプランへのアップグレードを検討

今月やること

日常的にSledを使う習慣をつける
移動時間での開発習慣を確立
チームへの導入を提案（必要に応じて）

「コーディング＝キーボードを叩く」という常識が終わるかもしれません。まずは無料プランで、未来の開発体験を試してみてください。