開発

ソフトウェア開発の現場で「AIにコードを書かせてみたが、品質が安定しない」「ツールを導入したのに生産性が上がらない」という声が増えています。原因の多くは、AIを"補助ツール"として部分的に使うだけで、開発プロセス自体を再設計していないことにあります。 AI駆動開発（AI-Driven Development、AIDD）は、要件定義からテスト・運用まで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にAIを組み込み、人間とAIの役割を再定義するアプローチです。GitHub Copilotでコード補完するだけの段階とは本質的に異なり、「AIを前提にプロセスそのものを設計し直す」点に特徴があります。 2025年に3,000人超が参加したAI駆動開発カンファレンスの盛況ぶりが示すとおり、国内でもこの手法への関心は急速に高まっています。月間検索数3,600を超えるキーワードとなったAI駆動開発について、定義の整理からツール比較、導入ロードマップ、実際のコード例まで体系的にまとめます。 AI駆動開発（AIDD）の定義と基本概念 「AIアシスト」との境界線 AI駆動開発を正確に理解するには、まず「AIアシスト開発（AI-Assisted Development、AIAD）」との違いを明確にする必要があります。 観点 AIアシスト開発（AIAD） AI駆動開発（AIDD） AIの位置づけ 作業の補助ツール 開発プロセスの中核 人間の役割 設計・実装・レビューすべて主導 戦略策定・意思決定・最終判断に集中 適用範囲 コード補完や単発のQ&Aなど一部工程 企画から運用まで全工程 プロセス設計 従来のSDLCにAIを追加 AI前提でSDLCを再構築 フィードバックの速度 人手によるレビュー待ちが発生 AIによる即時フィードバック 端的にいえば、AIアシスト開発は「人間が主導してAIが手伝う」状態であり、AI駆動開発は「AIを前提にプロセスを設計し、人間は監督・判断に集中する」状態です。GitHub Copilotのコード補完を使っているだけならAIアシスト、仕様書からAIがコード・テスト・ドキュメントを一貫して生成し、人間がレビューする体制ならAI駆動開発に該当します。 仕様駆動開発（SDD）というパラダイム AI駆動開発で近年注目されているのが、仕様駆動開発（Spec-Driven Development、SDD）の考え方です。従来は「仕様書を人間が読み解き、コードに翻訳する」プロセスでしたが、SDDでは以下のように変わります。 人間が仕様（What）を定義する: 自然言語やMarkdownで要件・制約・期待する振る舞いを記述 AIが実装（How）を担う: 仕様を解釈し、設計・コード・テストを生成 人間が成果物を検証する: AIの出力をレビューし、仕様との整合性を確認 AWSが提唱するAI-DLC（AI-Driven Development Lifecycle）も同様の思想に基づいており、「仕様の品質がそのまま開発成果を左右する」という原則を打ち出しています（出典: AWS公式ブログ）。 KDDIのエンタープライズ開発チームが実践するSDDでは、Requirements（要件定義）、Design（設計）、Tasks（タスク分解）、Implementation（実装）の4ステップをAIと協働で進め、Steering（ステアリング）とRules（ルール）で品質を制御しています（出典: KDDI Tech note）。 バイブコーディングとの根本的な違い 「バイブコーディング（Vibe Coding）」は、その場の直感でAIに指示を出しながらコードを生成する手法です。プロトタイプの素早い検証には有効ですが、以下の点でAI駆動開発とは異なります。 観点 バイブコーディング AI駆動開発 仕様の有無 なし（場当たり的） 事前に仕様を定義 品質管理 属人的 レビュー・テストのプロセスあり 再現性 低い 仕様書・Skill定義で高い再現性 適用領域 PoC・個人開発 プロダクション開発まで対応 チーム開発 困難 仕様書が共有コンテキストになる 日本マイクロソフトの畠山大有氏は、「Hypervelocity Engineering - beyond Vibe Coding -」と題した講演において、バイブコーディングを超えた体系的なアプローチの必要性を提唱しています。 ...