概要
https://zenn.dev/assign/articles/ab66b2843d9380
詳細内容
## 仕様駆動開発（SDD）を採用したAI駆動開発の実態と課題
https://zenn.dev/assign/articles/ab66b2843d9380
Assignは、仕様駆動開発（SDD）を基盤とした独自のAI駆動開発フローを構築し、要件定義からPRまでの各フェーズにおける具体的な実践、直面した課題とその解決策を詳細に解説します。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 85/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI駆動開発, 仕様駆動開発, 開発ワークフロー, コンテキスト管理, テスト駆動開発]]
Assignが採用するAI駆動開発のフローは、従来のVibe Codingで発生しがちな不確実性や手戻りを減らすため、仕様駆動開発（SDD）を原則としています。このフローは要件定義、設計（バックエンド・フロントエンド）、実装（バックエンド・フロントエンド）、PRの4つの主要ステップで構成され、Miroで可視化することでドキュメントの依存関係や全体像を把握しやすくしています。
各フェーズでは、AIの能力を最大限に引き出しつつ、人間の介入で品質を担保する工夫が凝らされています。要件定義フェーズでは、PRDやDesignDocに加え、V0やLovableなどのツールで動くモックを10パターン以上生成し、早期の価値検証と具体的な議論を促進します。設計フェーズでは、API設計書、DB設計書、API詳細設計書、全体設計書を効率的な順序で作成し、特にAPI設計書は後工程全体に影響するため、丁寧なレビューを徹底しています。AIに現在地を正確に把握させるための全体設計書の重要性も指摘されています。
実装フェーズでは、仕様駆動開発で作成された設計書をAIが自律的に参照して開発を進め、品質保証のためにテスト駆動開発（TDD）を導入しています。フロントエンドでは、ビジネスロジックとUIのコンテキストが複雑になりがちなため、1スコープ1PRを基準とした分割方針書を作成し、コンテキストウィンドウの圧迫と精度低下を防いでいます。PRフェーズでは、Jira MCPでPRの背景情報を自動追記し、Claude Code GitHub Actionsで一次レビューを行うことで、レビュアーの負担を軽減しています。
運用中に直面した課題として、特にフロントエンドにおける作業スコープの肥大化と、AI生成コードに対する実装者のセルフレビュー負荷の高さが挙げられています。これらの対策として、暗黙知（例：「UIコンポーネントとロジックは別PR」）の言語化とドキュメント化、コーディング規則の具体化、そしてドキュメントへの継続的なフィードバックによる改善を進めています。
Assignは、今後の改善策として、暗黙知の言語化、ドキュメントテンプレートの改善、コンテキストウィンドウ管理の最適化、そしてClaude Codeのサブエージェントを活用したコンテキスト退避に取り組む計画です。この記事で紹介された開発フローは現在も毎週改善を重ねている途上であり、試行錯誤を通じて実践的なAI駆動開発のノウハウを蓄積している状況が示されています。