AIとの協働にフェーズゲートを組み込む - Planモード + Skillsで実現するアジャイル型の仕様駆動開発 -

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1. AIとの協働にフェーズゲートを組み込む — Planモード + Skillsで実現するアジャイル型の仕様駆動開発 — ENECHANGE株式会社 亀田大輔
2. • 亀田大輔 ◦ ENECHANGE株式会社 ▪ 電力・ガスの比較サービスを軸とした主要プロダクトの開発責任者 • 会社のAI活用の状況 ◦ Claude Codeを全社導入している ◦ 一方で、将来的なツールの変更を見据え、 Agent Skillsベースで仕組み構築を推奨 • 本日お話しすること ◦ プロダクト開発における試行錯誤をもとに ▪ AIコーディングの本質的な課題をどう捉えているか ▪ それに対して、どういう運用上の仕組みをどう設計したか ▪ うまくいかない点をどうルールに反映し、改善につなげたか 自己紹介
3. AIコーディングは、生成とレビューにおける能力の非対称性が破綻原因 仕様駆動開発ツールは設計ドキュメント・コード・テストを一気に生成できる。 しかし、そのままだと人間がレビューしきれない。結果として・・・ • 方向性のずれにテスト段階などの開発終盤 で気づく • 手戻りが数百行単位 に膨らみ、連鎖でさらに膨らむ ことも • 「一見正しい」が価値のないコード（AIスロップ）が混ざる • テストが本質的な検証をしていない （例: doubleの過剰利用）
4. あえて人が介入する構造を選ぶ 課題は何か？ 設計が十分でないこと 進行中の気づきを フィードバックできないこと 最初に計画しても、進むことで初めて気づく ことがある。 だから私は、あえて完全な設計をして全自動で流す方向を目指さず 、 途中で得られた気づきをフィードバックできる構造 を選んだ。 最初に全部決めて流し切るのではなく、途中の気づきをフェーズごとに設計へ戻す アジャイル型と表現している
5. Planモード + Skillsでフェーズゲートの仕組みを作る フェーズ 1 フェーズ 2 フェーズ 3 AI 自律的に作業 → Gate ✋ → 自律的に作業 → Gate ✋ → 自律的に作業 人間 レビュー・承認 レビュー・承認 フェーズ分割 + フェーズ境界での人間レビュー・承認の必須化 このサイクルを再現可能な仕組みにするため、Agent Skillsで定義している • Claude Codeを全社導入しているが、設計の中心はツール固有機能ではない • 行動ルールをSkillsとして定義し、将来的なツール変更にも耐えやすくする
6. 基本となる AIの実行サイクルを Skillsで定義する 重要なのは、途中で得た気づきを、次の設計や実装に反映できること
7. 実際のやり取りイメージ 気づきに応じてコードや Planの内容を修正しながら進む
8. レビューをボトルネックにしないため、レビューの仕方を変える AIがレビューするだけでなく、人間のレビューは濃淡をつけ焦点を絞る 🟢 低リスク 🟡 中リスク 🔴 高リスク 流し読みで OK 重点ポイントを確認 慎重にレビュー 代表的な観点: • 変更の種類（公開インターフェースに対する変更か） • 新規性（新しい基盤となるクラスか種類の追加か） • 影響範囲（呼び出し元が広いか） • ビジネスインパクト（事業の基盤になる料金計算・決済などか） • テストによる担保（十分に守られているか） AIでリスク評価をし、参考指標につかう
9. 複雑・大規模な開発に対応するため、粒度を 3段階に広げる 何回か利用する中で、いくつか問題があった。 • チーム内での設計議論・レビューが浅く、あとで修正が膨らんだ • テストを行う内容の指針が足りず、テスト内容の見直しが必要だった そこで、粒度を ステージ > フェーズ > ステップ の3段階に広げた ※ ステージ: 詳細設計や実装など、工程の大段階、フェーズ : 人間が承認するフェーズゲート単位、 　 ステップ: 意図の最小単位（コミット単位）として定義 設計を分けるだけでなく、テスト設計も扱えるようにした 詳細な検討・議論・レビューが必要な設計を分けられるようにした
10. うまくいかないところは、 Skillsを更新して改善 • 停止ルールが守られない ◦ 「ここで必ず停止する」を明示 • 設計を勝手に変えて迷走する ◦ 「設計と異なる判断は事前承認」ルールを追加 • テストの内容修正の指摘が多い ◦ 「モックに逃げたくなったら相談」を追加 ◦ 詳細設計ステージにテスト設計を含めて前倒し
11. 改善を積み重ねることで、 AIの振る舞いは安定した skill-creator の eval 機能で実測（同一タスクを各5回実行） スキル with without 差分 詳細設計 90% 29% +61pt 実装 94% 6% +88pt ※ Skill 定義の各ルールへの準拠率 スキルなしの場合: • 一気に実装する • セルフレビューをスキップする • 停止せず次に進む • レビューの濃淡がつけられない
12. まとめ: AI時代に設計すべき対象は、コードだけではない AIコーディングの本質的な課題は、途中の気づきをフィードバックしにくいこと • フェーズゲートで止め、ステージ/フェーズ/ステップで粒度を分け、 リスク評価でレビューに濃淡をつける支援をした • その制御は、Agent Skills ベースで定義し、将来の変更もしやすくしている AIが速くなるほど、 「何をどこまで AIに任せ、人がどこで何をフィードバックするか」を設計する ことが重要 だから必要なのは、途中の気づきをフィードバックする制御設計と考えた
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