AI活用で生産性は上がる？仕様駆動開発(SDD)の実践と課題 - Timee Product Team Blog

概要

タイミーがAI活用のための仕様駆動開発(SDD)を導入し、暗黙知の形式知化やAI出力の安定化に成功した一方で、デプロイ頻度向上に向けた新たなボトルネックを特定した実践記録。

詳細内容

タイミーの開発チームが、AI導入の初期失敗を経て「仕様駆動開発（SDD）」に辿り着いた1ヶ月の実践事例です。オープンソースの`cc-sdd`フレームワークをベースに、マルチリポジトリ構成への対応やRails特有の設計ルール（ステアリングドキュメント）の定義、タスク分割ポリシーの整備など、現場に即した独自の工夫を詳述しています。定性面では、仕様をSSoT（単一の真実）化することでAIの出力品質が安定し、チーム内の合意形成やモブワークが効率化される成果を得ました。一方で、Four Keysなどの定量指標ではデプロイ頻度が横ばいであり、その原因が「要求（リファインメント）の供給速度」にあることを分析。今後はAIを上流の要求・デザインフェーズにも適用し、バリューストリーム全体をAI前提で再構築する展望を示しています。

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