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）
この記事はどんな人向けか
- AI駆動開発の進め方を知りたい経営者・開発担当者
- 手戻りを減らす開発の型が欲しい方
- 仕様・検証を前に寄せたい方
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）
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AI駆動開発のプロセス（tugiloの型）
- 仕様を短く書く：目的 / 画面・API / 例外 / 非機能（速度・権限）まで
- 受け入れ条件を作る：OK/NG例、境界値、権限、失敗時の挙動
- 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
- 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）
- 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
