目次
- はじめに
第1章 AI駆動開発の現状と課題
1.1 AIが当たり前になった開発現場
1.2 バイブコーディングの代償
- 本番で起きた事故
- 動くが，誰も理解していないコード
- 書く時間が減り，確かめる時間が増えた
1.3 なぜ失敗は必然なのか LLMの2つの癖
- 同じ指示でも，出力は毎回違う
- 目の前のタスクにしか最適化しない
- 認識されない負債は，返済されずに増える
1.4 なぜ渦中で気づけないのか
1.5 どこまで通用し，どこから崩れるか
1.6 感覚から工学へ
第2章 AI駆動開発のフレームワーク
2.1 開発をY = F(X)という式で捉える
- X（インプット）とは
- F（LLM）とは
- Y（アウトプット）とは
2.2 Yは次のXになる 好循環と悪循環
- 実装完了確率のシミュレーション
2.3 好循環と悪循環の具体例 あるファイル共有サービスの2つの結末
- 結末1（悪循環）
- 結末2（好循環）
2.4 どこから制御するか X→Y→Fの優先順位
2.5 本書の地図
第3章 インプット制御のためのコンテキストエンジニアリング
3.1 AIの挙動はすべてXで決まる
- 与えられた情報がすべて
- プロンプトからコンテキストへ
- 何を読みに行くかも，Xが決める
- 情報量より情報効率
- コンテキストエンジニアリングの定義
3.2 コンテキストの7要素
3.3 コンテキスト品質の3原則
- 鮮度の原則
- 必要十分性の原則
- 一貫性の原則
3.4 3原則を守る対策 実行前・実行時・実行後
- 実行前の対策
- ルールを整える
- コードベースを整える
- ドキュメントを整える
- スキルを整える
- 外部情報の接続を整える
- 対話履歴を整える
- 実行時の対策
- プロンプトを書く
- サブエージェントで分割する
- 実行後の対策
- リファクタリングで衛生を保つ
3.5 まとめ
第4章 アウトプット制御のためのテスト駆動開発
4.1 速度と品質は両立しない AI駆動開発のトレードオフ
- 出力が揺れる以上，判定は省略できない
- 人間が判定すると，速度が頭打ちになる
- 判定を省くと，品質が崩れる
- 速度か品質かというトレードオフ
4.2 テストという「正解の定義」
- テストコードとは何か
- 機械は速く，何度でも，ぶれずに判定する
4.3 速度の解決 テストがAIを自走させる
- 「頑張りました」から「テストが通りました」へ
- AIが自律する3つの条件
- 人間の仕事は「定義」と「検収」に変わる
- AIの守備範囲が20%から100%へ広がる
- 業界の実践例
4.4 品質の解決 テストが最後の検証点になる
- 人間の目はもう全コードを追えない
- テストが品質保証の本体になる
- ここが緩めば，止めるものは何もない
4.5 従来のTDDと，本書が変えること
- 従来のTDD
- 本書が変えること
4.6 何を・どう・いつテストするか
- 何をテストするか
- E2Eテストの役割
- 単体・結合テストの役割
- いつテストを書くか
4.7 AIが生む「悪いテスト」からゴール判定を守る
- AIはテストを「通すこと」に最適化する
- WHATは人間，HOWはAI
- テスト品質を担保する仕組み
4.8 テストで守れる範囲，守れない範囲
4.9 テストがAIの参照するコンテキストになる
4.10 まとめ
第5章 確率制御のためのLLMオーケストレーション
5.1 編成は単体最強を上回る FusionとFugu
5.2 前提1: LLMはなぜ揺れるのか 生成モデルの仕組み
5.3 前提2: モデルには得意不得意がある
5.4 前提3: 賢さは買える。ただし高い
5.5 実装完了確率 揺れを数字で扱う
5.6 実装完了確率を最小のコストでどう上げるか
5.7 並列実行 確率を「数」で買う
- 直列と並列 方向が真逆の2つの式
- 並列のコストと人間の時間
- 並列実行の2つの型 「保険」から「多様性の活用」へ
- テストが並列を成立させる
5.8 タスク割り当て 確率を「適材」で買う
- どこまで投資するか 2つの通貨
- 公式が裏づける分業の2つの型
- タスクごとにサブエージェントを最適化する
5.9 モデルをどう選ぶか 2つの問いで決める
5.10 オーケストレーションはY = F(X)の好循環を回す
5.11 まとめ
第6章 最適化を壊さないAIによる相互レビュー
6.1 AIによる相互レビューとは
6.2 なぜテストだけでは足りないか
- 1つ目の根: 単一ゴール最適化
- 2つ目の根: テストは点でしかない
- 3つ目の根: 自己レビューの限界
- 3つの根を合わせる
6.3 相互レビューはX・Y・Fの3軸を守る
- Xを守るレビュー
- Yへのフィードバックの質を上げるレビュー
- Fのオーケストレーションに関所を置くレビュー
- 3軸は同時に回る
6.4 レビューを実践に落とし込む
- 観点を言語化する
- 優先度を3段階で定義する
- テストコードそのものをレビューする
- フィードバック振動を止める
- 人間レビューとの境界を引く
6.5 相互レビューの3つの場面
- 場面1: プルリクエストのレビュー
- 場面2: 設計ドキュメントのレビュー
- 場面3: セキュリティレビュー専門エージェント
6.6 まとめ
第7章 AI駆動開発を成立させる実践フロー
7.1 再現性を生むリポジトリ設計
- すべての前にGit 確率的なFの安全網
- エージェント向けREADME（AGENTS.md / CLAUDE.md）
- コードのファイル構造
- クリーンアーキテクチャの議論
- ルールファイル
- スキル
- 要件定義ファイル
- 外部情報の接続
- エラーをAIが読める形にしておく
7.2 テストコードの実装
- テストを走らせる土台
- 並列実行に耐えるテストデータ
- 無効なテストをルールとレビューで弾く
7.3 オーケストレーションの実装パターン
- ローカル並列（Git Worktree）
- クラウド並列（タスクを投げてPRで受け取る）
- ローカルとクラウドの使い分け
- タスク割り当ての道具 サブエージェント
- 観点別レビューの編成を組む
- 別系統のAIに聞く Claude CodeからCodexへ
7.4 開発フローの8ステップ
- 前の介入点となるプランドキュメント
- 8ステップの全体像
- Step 1: プランドキュメントの作成
- Step 2: プランのAI相互レビュー 仕様・設計・実装
- Step 3: プランのAI相互レビュー テストの網羅性
- Step 4: 実装
- Step 5: テストの実装と全通過の確認
- Step 6: 実装のAI相互レビュー
- Step 7: 人間のレビュー
- Step 8: テスト駆動リファクタリング
- 後の介入点となるテスト駆動リファクタリング
7.5 現場で起きたこと 筆者の実体験
- 体験1: Xを本番の運用基盤まで広げたら，障害が減った
- 体験2: テストの網羅をAIに任せて，後悔した
- 体験3: AIが書いたテストに騙された
- 体験4: レビューのしすぎは，かえって毒になる
- 体験5: リファクタリングを後回しにして，無限ループに捕まった
- 実体験からの教訓
7.6 まとめ
第8章 AI駆動開発を組織へ展開するために
8.1 個人から組織へ 何が崩れるか
8.2 ガバナンスの3段階 開発・リリース・運用
- 開発段階のガバナンス 式の中を統制する
- 組織で統制するXのルール
- 組織で使い回すXのハーネス環境
- 見せるX・見せないX IaCとデータベース
- Yを統制する3層レビュー体制
- リリース段階のガバナンス 出し方で影響を絞る
- フィーチャーフラグ 機能単位のON/OFFスイッチ
- カナリアリリース 一部のユーザーから段階的に広げる
- 漏洩はロールバックで巻き戻せない
- 運用段階のガバナンス 出したあとを見張る
- SLI/SLOと可観測性
- LLMによる異常検知 LLM-as-a-Judgeの運用版
8.3 段階的導入
- 導入は組織変革である 心理的抵抗という現実
- AI Enablementチームによる伴走
- 成功事例をテンプレート化して広げる
8.4 経営層と現場を動かす
- 組織はトップダウンで動く ボトムアップの限界
- アッパーマネジメントを味方にする
- 経営層は投資対効果で動かす
- 原動力はリーダーの意志 KPIはサポート指標にすぎない
8.5 まとめ
実物テンプレート集
リポジトリ装置の実物一式
- エージェント向けREADME（AGENTS.md）
- ルールファイル（1）アーキテクチャ — architecture.md
- ルールファイル（2）テスト — testing.md
- ルールファイル（3）レビュー — review.md
- ルールファイル（4）ロギング — logging.md
- ルールファイル（5）データベース — database.md
- サブエージェント定義の編成一式
- スキルの実例（3本）
- tdd テスト駆動開発の実行手順
- create-pr PR本文を構造化して投稿する
- eng-practices — 外部の定番で自己レビューする
プランドキュメントの完全版
プロンプト集 8ステップをそのまま回す依頼文
- Step 1: プランドキュメントの作成（インタビュー式）
- Step 2: プランのAI相互レビュー（観点別）
- Step 3: テスト網羅のレビュー
- Step 4: 実装
- Step 5: テストの実装と全通過
- Step 6: 実装のAI相互レビュー（観点別並列）
- Step 8: テスト駆動リファクタリング
チェックリスト集
- 個人導入のチェックリスト 今日から3日で装置を組む（第7章）
- 毎タスクのチェックリスト 8ステップの関所（第7章）
- 週次・月次のチェックリスト 実体験からの教訓（第7章）
- 品質が揺れたときの切り分け X→Y→Fの順に疑う（第2〜6章）
- 組織導入のチェックリスト（第8章）
- おわりに