システム開発において「仕様駆動開発」への注目が高まっている。仕様書を基に生成AIの制御を実現することで、開発スピードを高速化しつつ、エンタープライズシステムにも耐えられる品質を確保できる点が評価されているようだ。生成AIによるコーディングの自動化が進む中、これまでの開発のあり方を変える手法として期待が寄せられる一方、適切な運用には注意点が多く、ビジネスでの実用には不安も残る。先進的に仕様駆動開発の実践を進めるベンダーの取り組みを通して現在地を探る。
（取材・文／大畑直悠、下澤 悠）
 

エンジニアのスキルセットに変化

　仕様駆動開発は、コードを書く前に明確に仕様を策定し、これを生成AIに読み込ませながら実装、検証を進めることを原則とした開発手法だ。仕様書のつくり込みからコード生成までの工程で生成AIを用い、チームでの開発や品質保証、長期保守などの面で優れているとされる。

　生成AIを活用した開発には、自然言語でのプロンプトを重ねながら意図した完成形に近づける「バイブコーディング」がある。アイデアを高速でかたちにする手段としては優れているものの、開発過程の再現性が担保できない点や、チームでの意思疎通が難しいといったデメリットがある。仕様駆動開発であれば、チームメンバーが共通して参照する仕様書を基に開発を進められ、また、仕様書内に設計方針やシステム構成の意図などを残せるため、将来のメンテナンスやバージョンアップ時にも設計思想を引き継げる。

　品質管理も容易になる。仕様書は単なる記録として残るだけではなく、生成AIを制御し、一貫したアウトプットを得るための定義書の役割を果たす。仕様書とつき合わせながら開発することで、システムの要件とコード内容の乖離を防ぐ。

　他方、仕様駆動開発を正しく実践するために、エンジニアは自身の有するべきスキルセットを変える必要がある。生成AIの出力を高品質にするには、指示の中枢となる仕様書の内容が十分か、要求通りのシステム構成になっているかを判断し、状況に応じて適切に改善する能力が求められる。良い仕様書を完成させるには従来のコーディング技術だけではなく、ビジネス上の意図をくんで生成AIに手渡すスキルが欠かせない。つまり、ビジネスサイドとのコミュニケーションが今まで以上に重視され、かつ、開発メンバー全員がビジネス側と成果品のイメージを共有しなければならない。

　組織文化の見直しも必須だ。開発にAIコーディングツールを導入して指示を出せば、仕様に矛盾や間違いがあっても何らかのコードが出力されてしまう。これを避けるには、コーディングではなく仕様の策定と順守に比重を置く価値観をチーム全体に養う必要がある。生成AIの開発スピードに合わせつつも、人間が品質保証に十分な時間を確保できる仕組みを構築しなければならない。

KDDI
人間が品質を担保する体制が重要に

　KDDIは生成AIツール「Claud Code」と、仕様駆動開発のフレームワーク「cc-sdd」を活用した実践を進めている。2025年10月から仕様駆動開発に取り組む中で、1カ月かかっていたプロダクトのリリースが1週間以内に短縮するなど、着実に成果を上げている。

　仕様駆動開発を進める手順としては、生成AIとの対話を通して成果物が実現する価値を明確にし、要件定義書や設計書、タスクの一覧表を出力させる。その後、これらの書類に基づいてコードを生成させる実装段階に進む流れだ。

　cc-sddでは各段階のアウトプットのレビューを可能としており、人間が細かく検証することで品質を保証できる。また、プロジェクトにおいて使用する技術スタックなどをコンテキスト情報としてまとめた文書「Steering」を作成して保持し、これを生成AIに各段階で参照させることで、開発に一貫性を持たせられる。
 
　プロジェクトを進める際は、マイクロサービス的に開発目標を単一の機能などに区切った上で、仕様の策定から実装までのサイクルを繰り返し、段階に応じて結合させている。個々のサイクルを生成AIで高速化して全体の開発スピードを向上させるイメージだ。先端技術統括本部先端プラットフォーム開発本部コミュニケーションプラットフォーム部の加藤元気・コアスタッフは「0から100まで事前に決めるウォーターフォール開発とは違う。例えばある部分で変更があれば、そこの設計書の部分に立ち帰りながらサイクルを回せるため、変更を許容できる」と説明する。

　一方で、同部の鎌田宣昭・部長は「システムアーキテクチャーの大きな概念や開発単位の区切り方に関しては、人間で決めていく必要があり、それすらもAIに投げることはしない」と話す。一度に生成AIで実装しようとすれば出力が安定しなくなるなど、プロダクトの品質を確保するのが難しくなる。また、1回のサイクルを細かく区切ることでレビューの単位が小さくなり、人間が確認しやすくなる上に、手戻りが発生した際も影響を限定できる。
 
　現在はフロントサイドの開発に加え、データ基盤整備への適用も始めている。データ領域での開発の知見を蓄積した後は、基幹システムへの導入も視野に入れる。組織面では部門横断でAI駆動開発を推進する組織を立ち上げており、この活動の中で仕様駆動開発の適用範囲も拡大する構えだ。鎌田部長は「当社は通信とAIとデータを中心にビジネスの範囲を拡大する『サテライトグロース戦略』を掲げている。既存のやり方を省力化して新規事業開発に力を割きたい」と意気込む。
 
　取り組みを全社に広げるために、他部門の開発メンバーが、仕様駆動開発を実施する部隊に体験的に加わり、ノウハウを習得する機会を設けている。同部の西川雅之・開発4Gグループリーダーは「生成AIとの開発で自分のやれる範囲が増えるなど、好意的な感想を受けている」と話す。一方で「新規事業の立ち上げに連携していくには、エンジニア側のビジネス的な知識は薄い。ビジネス側と一体になってより良いものをつくれるようにしたい」との課題を示す。

イグアスグループ
「心配性」のIBM Bob対話で仕様確認重ねる

　イグアスと、そのグループ企業のアルファー・コミュニケーションズは、米IBM（アイビーエム）のエンタープライズ向けAIコーディング・エージェント「IBM Bob」を活用し、開発の正確性と生産性を高めている。クライアント・ゼロ（自身が最初のユーザーとなり検証する手法）として自社の基幹システムの一部を開発するほか、顧客の開発を支援する幅広いサービスメニューを新たにリリース。テクノロジープレビューの段階からBobに携わって蓄えた知見を生かし、パートナーのSIerやユーザー企業に向けて展開を強化している。
 
　Bobは日本語を含む自然言語で要件を伝えると、対話を経て要件や仕様を決めてコードを生成する。既存アプリケーションの編集にも対応し、リポジトリーや仕様書を理解した上で、仕様書の生成やコードレビュー、テストなどが実行できる。

　例えば要件が足りなければBobが指摘してユーザーが回答し、またそれに応じて出された選択肢の中から進め方を選ぶなど、やりとりを繰り返しながら仕様を固めていく。パートナービジネス事業部クラウド&AI営業開発部テクニカルセールスグループの藤沼貴士・担当部長は「仕様があやふやなままにはせず、Bobはまるで心配性の人のように『どうしますか』と何度も聞いてくる。ちゃんと仕様駆動開発の考え方に沿った動きをしてくれる」と強みを解説。その上できちんと仕様が固まったと判断されれば、コード生成へと進む。

　Bobはソフトウェアの設計からコード生成、実装やテストまでのプロセス全体をサポートしてくれる上、プロンプトインジェクションなど脆弱性のある行動を防ぐセキュリティーのバックグラウンドがある。こうした特徴は、セキュリティーやコンプライアンスの要求が厳しい顧客の業務アプリケーション開発に適しているという。

　実際にアルファー・コミュニケーションズは、イグアスの基幹システムにおけるWebアプリケーション部分の開発にBobを導入している。アルファー・コミュニケーションズ執行役員の原田修・第二システム開発本部本部長によると、同社は基幹系サーバーのアプリケーションに関するスキルを持つメンバーが多く、もともとWeb系技術者が少なかったためBobの活用で補っている。「画面のイメージとともに『Pythonでこれをつくってください』と指示するとほんの数分で完成するなど、すごく使えると感じている。単純に指示に従うだけではなく、ユーザー企業側に業務要件を聞くためのきっかけも対話の中で与えてくれる」と、開発パートナーとしての信頼度は高い。

　AIを活用している以上、Bobも間違った回答を生成することがある。技術者による監督の必要は当然あるものの、開発のライフサイクル自体が効率化できるため、両社は業務効率化の効果は大きいと強調する。

　イグアスグループは3月、IBM Bobの活用を加速するサービスを開始した。Bobを用いたアプリケーションの受託開発から、顧客自身によるAI駆動開発の実現に向けたコーチングまでを包括的に提供する。企業側は高効率なアプリケーション開発と運用が実現できるとともに、AI駆動開発の内製化を進めることが可能になるとしている。