概要
https://tech.every.tv/entry/2025/12/13/120000
詳細内容
## AI駆動開発を意識したドキュメント運用について考えてみる
https://tech.every.tv/entry/2025/12/13/120000
AI駆動開発の文脈でドキュメント運用のあり方を考察し、エブリー社のトモニテ開発部での具体的な方針を提示します。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 92/100 | **Annex Potential**: 89/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AI駆動開発, ドキュメント管理, コンテキストエンジニアリング, GitHub, Mermaid]]
エブリーテックブログは、AI駆動開発におけるドキュメント運用について、その重要性と具体的なアプローチを考察しています。最近のAI技術の急速な発展により、ドキュメントの作成や運用も大きく変化しており、特にAIに与える「コンテキスト」の質がAIの出力精度に決定的な影響を与えると指摘。そのため、内部の人間しか知り得ないプロジェクト固有の知識をいかに効率的かつ正確にドキュメント化し、AIに利用させるかが重要な課題であると筆者は述べています。
記事では、AI駆動開発を意識したドキュメント運用を考える上での4つの観点――「何をドキュメンテーションするか」「どこにドキュメントを保存するか」「どのようにドキュメントを更新するか」「どのようにAIに利用させるか」を詳細に掘り下げています。例えば、「何を」では読者（エンジニア、他職種、あるいはAI）やドキュメントの目的（要件定義、仕様、設計など）を明確にすることが肝要だと説きます。「どこに」ではGitHub、Notion、Confluenceといった保存場所の選択肢と、AIの参照しやすさ、人のアクセシビリティを考慮した構成の重要性を示唆。「どのように更新」では手動更新に加え、CIによる自動生成やAI自身による修正といった新しいアプローチに触れ、ドキュメントの「鮮度」維持がAI駆動開発におけるコンテキストの質を保つ上で極めて重要であると強調します。「どのようにAIに利用させるか」については、CursorのようなAIエディタやModel Context Protocol (MCP) を活用した参照方法、さらにはAGENTS.mdのようなルールファイルにドキュメントへの導線を記述し、AIが適切なタイミングで情報を取得できるよう促す方法を提案しています。なお、2025年12月10日時点でのCursorのGitHub MCPにおけるファイル参照の課題にも言及しています。
筆者が所属するトモニテ開発部では、これらの観点を踏まえ、以下の運用方針を構想し実践しています。まず、ドキュメントをGitHubリポジトリにMarkdown形式で集約し、エンジニアだけでなくPMも容易に利用できる体制を構築。Mermaid記法で図もテキストベースで管理することで、AIによる解釈や修正を容易にしています。また、ドキュメントリポジトリを「トモニテのドキュメントマスタ」として、サービス全体の構成や施策の背景・仕様といった広範な情報を集約。各領域に特化した知識は個別のリポジトリに配置し、全体像と詳細情報の両方へアクセスしやすい構造を目指しています。運用は始まったばかりですが、既にAIの実装精度向上や、プルリクエストを参照したドキュメントの自動更新といった効果を実感していると報告しています。AIを意識したドキュメント運用は試行錯誤の段階にあるとしつつも、人間だけでなくAIが主要な読者となりうる未来において、ドキュメントの保存場所や記述方法の最適解が変化していく可能性を示唆し、今後の継続的な改善の重要性を締めくくっています。