【社内セミナー公開・前編】AI駆動開発「cc-sdd」の実践と知見共有

AIを使ったコーディングが一般化する一方で、「実案件、特に大規模なシステム開発にはまだ適用しきれない」と悩むエンジニアは多いのではないでしょうか。

テックファームでは、実プロジェクトで「cc-sdd」というAI駆動開発のフレームワークを導入し、試行錯誤を重ねています。今回は、社内で開催されたセミナー「cc-sddの実践と知見共有」の様子を、前後編のダイジェストでお届けします。

前編では、メインスピーカーを務めたエンジニア/テックリード・Aから、cc-sddの基本から新規・既存案件での導入事例について紹介しています。

1. AIコーディングの現在地と「Vibe Coding」の限界

A： 皆さんもチャットUIなどを使った「Vibe Coding（バイブコーディング）」は経験されていると思います。プロトタイプを爆速で作るには向いていますが、構造上、その場しのぎのコーディングになりがちで、規模が大きくなるとコードが複雑になり信頼性が下がるという限界があります。
そこで、開発のブレを抑え、AIをコントロールするための「ハーネス（いわゆる手綱）」という仕組みが必要になってきます。cc-sddは、仕様をドキュメント化してAIに渡す「仕様駆動開発（SDD）」の土台の上に、この「ハーネス」を被せることで、品質とスピードの両立を目指すフレームワークです。

2. cc-sddの基本思想：人間が「契約」し、AIが「実装」する

 cc-sddの基本は「仕様＝システムとの契約」と捉えることです。また、人間の介入方法として、細かく人間がチェックする「HITL（Human-in-the-Loop）」と、AIが自律的に実装を行う「HOTL（Human-on-the-Loop）」があり、これらを組み合わせて運用します。
具体的には、要件定義や設計、タスク分割といったフェーズでは、人間がAIへの指示となる「契約」を細かく承認します（HITL）。そして、契約が結ばれた後の具体的な実装フェーズは、AIに自律的に任せます（HOTL）。プロジェクト全体の共通ルールは「ステアリング」というファイルに定義し、AIの出力品質を担保するための枠組みを作ります。

3. 新規案件での実践と「ルールの育成」

新規のWebアプリケーション開発では、開発初期にマークダウンでのドキュメント化を徹底し、ステアリング、各工程のテンプレート、AI向けの開発ルール、手順書を整備しました。初期コストはかかりますが、仕組みを整えることで実装フェーズが圧倒的にスムーズに進みました。
開発を進める中で「共通処理の重複排除」や「バグ修正の水平展開（同じような不具合を横展開して直すこと）」が必要になった際、これらをAIに判断させるためのルールを逐次追加していきました。こうしてルールを「育成」していくことで、開発後半にはAIが自律的にルールに沿った実装を行えるようになりました。

4. 既存案件への導入と「v3.0」の進化

既存のモバイルアプリ開発案件では、既存コードからステアリングを自動生成することで準備の負担を軽減しました。
また、ツールのバージョン「v3.0」から搭載された「Discovery機能（ディスカバリー）」が非常に良かったです。これは、AIが実装の分割単位（粒度）や仕様ドキュメント作成の要否を自動判断してくれる機能です。小規模な修正において、不要なドキュメント作成の手間を省きつつ、最も効率的なタスク分割をAIが提案してくれるため、開発効率が大幅に改善されました。

テックリード・Aのインタビューのご紹介

前編では、cc-sddの基礎と実践事例をご紹介しました。

後編では、CTOや他のエンジニアを交えて交わされた「コンテキスト汚染を防ぐ工夫」など、さらに踏み込んだディスカッションの様子をお届けします。
＜後編のリンクはこちら＞
https://note.com/techfirm_recruit/n/ne714e8eaa118