AIとプロダクトをつくる。仕様からレビューまで

AIは、楽な仕事から先に持っていきました。手元に残ったのは、判断が重く、頭を使い、失敗すれば責任までついてくる仕事です。便利になったはずなのに、人間の側は難しくなりました。

最初は、コーディングを任せる道具でした。いまでは仕様を考え、コードを書き、テストし、フィードバックを受けるところまで一緒に進みます。プロダクト開発のパートナー、と呼んでもよいでしょう。文句はさておき、悪くない相手です。知見が少しずつ溜まってきたので、現在の進め方を書き残します。

まず、仕様を詰めてもらう

コードを書く前に、AIへ仕様を問い詰めてもらいます。

以前は、複数人で会話しながら要望を整理していました。いまも、人との対話が出発点であることは変わりません。まずクライアントや関係者から話を聞き、その内容をAIへ渡して、決め切れていない部分を洗い出します。

この工程では、grill-meというスキルを使っています。計画や設計に対して質問を重ね、判断の枝を一つずつ明らかにするためのスキルです。

検討する範囲は広く取ります。

例を増やすだけでは足りません。どこから挙動が変わるのか、誰がどの条件で何を許されるのか。境界を明確にすると、あとで実装を頼んだときのずれが減ります。鍋の底が見えるまで煮詰めて、それでも焦がさない火加減を探す工程です。

整理した内容はMiroなどへ書き出し、クライアントや関係者と確認します。そこで得たフィードバックを、もう一度AIへ渡して質問し、直し、議論する。その繰り返しです。

MVPの輪郭が見えたら、作業をGitHub Issuesへ分けます。原則は、一つのIssueに一つのPull Request。バックエンドなら、差分が200行前後に収まる大きさを一つの目安にしています。

200行は品質を保証する数字ではありません。フロントエンドはマークアップだけでも膨らみますし、生成ファイルが混ざる場合もあります。大切なのは、変更の目的を一つに絞り、人が短い時間で意図と影響を確認できることです。

仕様書を作ること自体が目的ではありません。資料は、ゴールを共有し、MVPを短い期間で作るために使います。実装が進めば、最終的な振る舞いを決めるのはコードとテストです。

自然言語には曖昧さがあり、その余白から感情や文化が生まれます。私はそこが好きです。ただ、権限や課金、状態遷移の境界に解釈の余地は残したくありません。少なくとも実行される振る舞いについては、プログラミング言語の方が自然言語より厳密です。

新しい開発手法を発明したいわけではありません。これまでのプロダクト開発で培われた実践を、AIという強力な相手と速く反復する。それが目的です。

仕様が固まったら、実装は驚くほど単純です。Issue番号を渡し、Pull Requestを作ってもらいます。

人間の時間は、レビュー、リファクタリング、ドキュメントの整備へ寄せます。コードを書く量は減りました。読む量はむしろ増えました。

レビューにはGitHub Copilot code reviewを使っています。リポジトリ全体の規則は .github/copilot-instructions.md に置き、アーキテクチャ、テスト、セキュリティ、命名など、毎回確認してほしい観点を短く書きます。

指示は、長ければよいものではありません。曖昧な理想論より、検査できる規則を置きます。GitHubのドキュメントにもあるとおり、AIによるレビューは非決定的で、すべての指示へ毎回同じように従うとは限りません。補助線として使い、最終判断は別に持ちます。

.github/workflows では、Pull Requestの作成時にADRが必要な変更かを確認します。定期実行のワークフローでは、静的解析やテストだけでは拾えない改善候補を洗い出し、Issueとして残します。

狙いは、人間が思い出さなくても、品質を保つための問いが定期的に現れる状態です。ドキュメントが古くなれば、AIも古い前提でコードを書きます。コードと資料を一緒に更新する仕組みは、次の実装の質にも効いてきます。

自動化できる工程は増えました。それでも、すべてを自動でマージするつもりはありません。Pull Requestごとに人が差分を読み、ブラウザで動作を確かめます。認証、権限、課金、データ破壊につながる変更は、さらに慎重に扱います。

ここがボトルネックですが、AIを中心に据えるのではなくAIと開発すると考えれば、自然な境界でもあります。人間は意図と体験を判断し、AIは探索、実装、反復を速める。得意な仕事を分ければよいのです。

そのためにも、Pull Requestは小さく保ちます。小さな差分は、AIではなく読む人のためのものです。

AIと人間では、得意なことが違います。その違いは、よいと思っています。

AIは、決まった範囲を速く探索し、疲れずに反復できます。人間は、何を作るかを選び、曖昧な要望の裏側を読み、体験として正しいかを判断します。責任を引き受けるのも、いまのところ人間です。

まあ、こんな感じです。一緒に作れるのは楽しい。ただ、楽な仕事を取られ、面倒でつらい仕事をきれいに残されたことだけは、まだ少し悲しく思っています。