AntigravityのWorkflowとSkillで、プレゼン品質のシーケンス図を安定生成する手法を解説
本記事は、Googleのエージェント型AI開発環境「Antigravity」の「Workflow」と「Skill」機能を利用し、Mermaidコードからプレゼンテーション品質のシーケンス図を安定的に生成する高度な手法を解説している。
従来のMermaid.jsによる直接レンダリングでは、パーティシパント名の文字切れや、全パーティシパントで同一テーマの配色、レンダリング環境への品質依存といった問題点があった。また、AIに都度図の生成を依頼しても、色やレイアウトが毎回バラバラになり、品質の再現性が低いという課題があった。
本記事で提案する解決策は、Workflow（手順書）とSkill（スタイルガイド）を分離し、2段階のプロセスを経ることである。まず、`/diagram`というWorkflowがユーザーの要件からMermaidの`sequenceDiagram`コードを生成する。次に、`/diagram-render`というWorkflowが、このMermaidコードを直接レンダリングするのではなく、「テキスト記述」として`generate_image`関数に渡す点が核心である。これにより、Mermaidコードの構造からパーティシパントとメッセージを抽出し、Skillに定義されたルールに基づいて画像を生成できる。
特に重要なのが、Skillに定義された「ドメイン別配色」である。単に色を交互に変えるのではなく、「User（灰色）」「Root Agent（濃紺）」「Middleware（青緑）」「Sub Agent（紫）」「External Data（森林緑）」といった論理的なドメインごとに色を割り当てることで、図の構造が一目瞭然となる。さらに、スタイルガイド（Skill）を分離することで、配色ルールや参考画像（examples/）を一箇所に集約し、どのWorkflowからでも同じ高品質なスタイルを自動参照できるため、品質の再現性とメンテナンス性が飛躍的に向上する。
この「Workflow × Skill」の設計パターンにより、手動作成（PowerPointなど）の労力や、従来のAI利用の不安定さを克服し、誰が実行しても一貫した高品質なプレゼン資料作成プロセスを確立できると結論付けている。
背景
技術プレゼンテーションにおいて、シーケンス図の作成は必須だが、従来のMermaid.jsやAIツールでは、文字切れ、配色の一貫性の欠如、環境依存といった品質上の課題が常につきまとっていた。本記事は、これらの課題を解決するため、AIエージェントの設計パターン（WorkflowとSkillの分離）を導入した。
重要用語解説
- Antigravity: Googleが開発するエージェント型AI開発環境。AIエージェントの動作手順（Workflow）とスタイル・知識（Skill）を分離し、再現性の高いシステム構築を可能にするプラットフォーム。
- Workflow: AIエージェントが実行する一連の具体的な手順書やプロセス。何をするか（手順）を定義し、タスクの実行順序を定める。
- Skill: AIエージェントが参照する知識、スタイルガイド、配色ルールなどの「どうやるか」を定義した資産。Workflowから呼び出すことで、一貫した品質を保証する。
今後の影響
この「Workflow × Skill」の設計パターンは、AIを活用した技術ドキュメント作成の標準的なベストプラクティスとなり得る。これにより、単なる「図の生成」から「高品質で構造化された成果物の自動生成」へと、AIツールの利用価値が一段階引き上げられることが期待される。企業内の標準的な開発プロセスに組み込むことで、ドキュメント作成工数の大幅な削減に貢献する。