技術

AI駆動開発とは何か

tugiloが実践するAI駆動開発の手法を解説。ChatGPT、Claude、Cursorを活用した開発プロセスと、その効果について説明します。

AI駆動開発とは何か(tugilo流:仕様→テスト→実装の順で"手戻り"を潰す)

AI駆動開発は「AIにコードを書かせる」話ではなく、手戻りが起きる場所(仕様の曖昧さ・例外・責任分界)を先に潰す開発の進め方です。
tugiloでは、AIを"高速化装置"として使うのではなく、設計と検証を前に寄せるために使います。

tugiloが言うAI駆動開発は 「人を減らす話」ではなく 「判断を早くする話」です。

AI駆動開発で一番大事な前提

AIは「それっぽい正解」を出すのが得意です。だからこそ、最初に**正解の定義(合格条件)**を作ってから実装に入ります。

tugiloの合言葉

仕様が曖昧なまま実装しない。
先に「何ができたらOKか」を言語化して、AIに"検証役"をやらせる。

tugilo式:AI駆動開発の5工程(順番が重要)

1
AI駆動開発のプロセス(tugiloの型)
  1. 仕様を短く書く:目的 / 画面・API / 例外 / 非機能(速度・権限)まで
  2. 受け入れ条件を作る:OK/NG例、境界値、権限、失敗時の挙動
  3. テスト観点を出す:E2E/機能/単体のどこで担保するか決める
  4. 実装する:小さく分割してAIと一緒に書く(差分でレビュー)
  5. 運用に落とす:ログ/監視/手順書まで用意して"回る状態"にする

すぐ使える:仕様を固めるテンプレ(AIに"詰めさせる")

仕様の詰め(抜け漏れ・例外・境界値)
あなたはシステム設計レビュー担当です。次の仕様案をレビューして、
「曖昧な点」「不足している前提」「例外ケース」「境界値」「権限/ロール」「失敗時の挙動」を箇条書きで指摘し、
最後に「受け入れ条件(Given/When/Then)」を10個作ってください。

【仕様案】
{ここに貼る}

すぐ使える:実装前にテスト観点を出す(手戻りを前に寄せる)

テスト観点(実装前に作る)
次の機能について、テスト観点を列挙してください。
E2E/機能/単体に分類し、優先度(高/中/低)も付けてください。
また「本番で起きると痛い事故」を想定し、異常系テストを厚めにしてください。

【機能の説明】
{ここに貼る}

ツールは"役割分担"で選ぶ(ChatGPT/Claude/Cursor)

ChatGPT:会話で詰める

仕様の曖昧さを質問で潰す、文章を短く整える、テンプレ化するのに向きます。
用途:要件の言語化 / ToDo化 / 文章の整形

Claude:長文をレビューする

設計書・PR・差分のレビュー、抜け漏れの指摘に向きます。
用途:レビュー / リスク洗い出し / 例外ケース列挙

Cursor:実装の流れに乗せる

IDEで差分を見ながら、小さく実装→確認を回すのに向きます。
用途:実装 / リファクタ / テスト雛形

tugilo基準:AI駆動開発が失敗するサイン

よくある失敗パターン
  • 1発で完成を狙う:大きい粒度で生成→レビュー不能→手戻り増
  • 例外が未定:境界値・権限・エラー挙動が曖昧→後で爆発する
  • "動いた"で終わる:ログ/監視/運用手順がない→本番で止まる

まとめ:AI駆動は"実装速度"より"手戻り削減"が本質

AI駆動開発の価値は、実装を速くすることより、仕様の詰め・検証の前倒しで手戻りを減らすことにあります。まずは「仕様テンプレ+受け入れ条件」を作るところから始めるのが最短です。

要件整理〜受け入れ条件づくり〜実装の回し方まで、現場が回る"型"に落とし込みます。

tugilo視点まとめ- これは「向いている会社」と「向いていない会社」があります

  • tugiloでは、導入前に「判断を早くする用途で使えるか」を必ず確認します
  • 迷った場合は、ここで一度立ち止まります

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次廣淳のプロフィール写真

次廣 淳(つぎひろ あつし)

執筆者

tugilo(ツギロ)
中小企業向けに、業務改善・システム開発・AI活用支援を行っています。

これまで、予約管理システム・業務支援ツール・社内向け管理システムなど、実務で使われるWebシステムの設計・開発・運用を担当してきました。

AI活用については、「導入して終わり」ではなく業務に定着するか/事故が起きないかを重視して設計しています。

この記事では、実際の案件や検証を通じて得られた判断基準・失敗しやすいポイントを中心に解説しています。

※ 本記事は、実務での検証や判断経験をもとに整理した内容であり、特定のAIツールやサービスの利用を推奨・勧誘するものではありません。

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