「AIで開発し、AIを届ける」をEvalでつなぐ〜AIネイティブに始めるプロダクト開発の実践〜

概要

AIによる開発工程の委任とAI搭載プロダクトの提供を「評価（Eval）」という共通概念で結びつけ、生成の自動化から『受け入れ可能性』の自動化へとシフトするAIネイティブな開発手法を提案している。

詳細内容

AI Engineering Summit Tokyo 2026での登壇資料。AIがコードの大部分を書く時代において、開発のボトルネックは「生成速度」から「人間による成果物の検証と受け入れ（Acceptance）」に移行すると指摘。この課題を解決するため、AIアプリの品質管理手法である『Eval（評価）』を開発プロセス自体に適用する「Entry / Exit / Eval」ループを提唱しています。具体的には、仕様（Spec）を評価基準（Rubric）と見なし、ブラウザ操作エージェント（Browser Proof）を用いた証跡付きの検証を自動化することで、開発者がAIに作業を深く委任できる環境を構築。さらに、タスクの検証可能性（Verifiability）の3条件（Resettable, Efficient, Rewardable）を定義し、SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）全体の自動化に向けた実践的なアプローチを解説しています。

元記事を読む他のサマリーを見る