AIコーディング時代の3つの負債を防ぐ、新しい開発ワークフロー

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1. crewcli ｜ Intent-Driven Development AIコーディング時代の 開発フローを刷新 第1部 3枚 課題・ソリューション・USP 第2部 5枚 なぜ解決し、売れ、勝てるのか 製品の具体像と、解決・事業性・競合優位性、市場規模。MVP で はなく Whole Product として示す。 市場規模 TAM・SAM・SOM Zoe LLC 1枚
2. 第 1 部 ｜ 課題 AI が速く書くほど、意図とのずれも速く出荷される 典型的な失敗の例。AI エージェントが実装を担うと伝言の各段でずれが生まれ、出荷まで誰も気づかない。 1 事業責任者 「キャンセル時に理由を選んでもらい、返品を減らしたい」と Slack で依頼 3 つの負債で見ると インテントデット 2 エンジニア Issue に要約し、AI エージェントに実装を指示 「発送前ならいつでもキャンセルできる」という 守る仕様が、どこにも書かれていない 3 AI エージェント 30 分で実装。理由を必須にし、ついでに「支払い確定後は キャンセル不可」に変更 認知的デット 依頼者もエンジニアも、AI が何を変えたかを説 明できない 4 5 レビュー 差分は 40 ファイル。説明はもっともらしく、そのままマージ リリース後 「キャンセルできない」問い合わせが急増。なぜ変わったか、 誰も説明できない テクニカルデット 申告されていない変更が、レビューとテストをす り抜けた 問題はコードの品質ではない。意図に「正本」「版」「照合」がないことだ。
3. 第 1 部 ｜ ソリューション 意図を作り、版で共有し、AI に守らせる 3 つの面 業務の人は Web で、エンジニアと AI エージェントは CLI・MCP で、同じ一つの版を扱う。 ① Intent Workspace Phase 1 Web ｜ 業務の人 ② Intent Ledger Phase 1 版と判断の記録 ｜ チーム CI-034 キャンセル理由 発送前の注文を、理由を選ばずにキャンセ ルしようとしたら？ 目的 返品と問い合わせを減らす ルール 理由は選択肢から選ぶ（任意） 理由なしでもキャンセルできる 守る仕様 SI-12 発送前はいつでも取消可 理由を選ぶまで進めない 対象外 発送後の返品理由 わからない ・ 後で決める ・ 意図的に決めない 具体例 3 件 ・ 判断 5 件 r3 公開済み 業務 エンジニア $ crewcli baseline pull CI-034 ✓ CI-034 r3 · SI r4 · 8f2c1ab $ crewcli review ✗ 申告にない振る舞いの変更 1 件 要判断 支払い確定後の注文が、発送前でもキャンセル 不可に commit 8f2c1ab ・ 出所へ遡れる AI の推測：発送後の返品理由は対象外 Phase 2 エンジニアと AI エージェント なぜ聞くか：守る仕様「いつでもキャンセルできる」と ぶつかる可能性 目的：返品と問い合わせを減らす ③ CLI・MCP と照合 守る仕様 SI-12 と不一致 ・ 申告に記載なし AI 差し戻す 意図どおり 妥協する 話すように書き、場面で聞かれる質問に答える 確定した意図は、上書きされない版として Git AI は版に拘束されて作業する。申告と差分を照 だけ。AI の推測と人の決定を見分けて育てる。 に残る。役割ごとの見え方で共有する。 合し、ずれは業務の言葉で人に戻る。 作る → 共有する → 守らせる。3 つの面が、同じ一つの版を中心に回る。
4. 第 1 部 ｜ USP 変更の前と後を、同じ一つの版でつなぐ 既存ツールは工程の一部を担う。crewcli は、意図の合意から実装後の照合、次の変更までを一つの版で貫く。 要望 Jira PD・Rovo 合意 仕様・計画 実装 PR・検証 要望とチケットの管理 Kiro・Spec Kit 仕様からコードへ Ito・CodeRabbit crewcli 次の変更 PR の検証 意図の合意 → 版に拘束した実行 → ずれの照合 → 守る仕様へ取り込み 見つかったずれと判断は、次の変更の最初の質問になる 1 業務の人が作れる Intent 2 AI の実行を版に拘束 3 申告と実際の差分の照合 質問のポリシーで技術を問わず、AI の推測を エージェントは特定の版で作業し、版が変われ 意図から外れた変更を、根拠つき・業務の言葉 人の確認なしに確定させない。 ば止まって確認する。 で人に戻す。
5. 第 2 部 ｜ なぜ解決するのか インテント 認知 テクニカル ずれの型ごとに、止める仕組みがある 「伝わらない」「守られない」を 8 つの型に分け、それぞれに仕組みを対応させる。 ずれの型 具体例 止める仕組み 欠落 目的・例外・対象外が頭の中にしかない 業務の言葉で一問ずつ聞き、未決も失わずに残す P1 曖昧さ 「すぐ」「キャンセル」「xx ボタン」 場面で聞く質問、曖昧語の検出、未確定の参照 P1 具体像がない 言葉だけでは完成形を想像できない 具体例と振る舞いのイメージで、要素ごとに確認 P1 理解の不一致 同じ文書を、人ごとに違う意味で読む 互いの回答を見ずに答える、理解のすり合わせ P1 AI の推測 不明点をもっともらしく埋める 推測は提案のまま。人の確認なしに確定しない P1 古い版で作業 意図が変わっても作業が続く 実行を版に拘束し、版が変われば止めて確認 P2 申告にない変更 頼んでいない仕様まで変わる AI の申告と実際の差分・テストを照合する P2 判断が戻らない 実装中の決定が Slack で消える 下流の質問を版に戻し、守る仕様へ取り込む P2 P1 ＝ Phase 1（Web：意図の形成・合意・版） P2 ＝ Phase 2（CLI・MCP：実行の拘束と照合） 段階
6. 第 2 部 ｜ なぜ売れるのか ① 払うのは、手戻りと事故のコストを負う開発組織 使うのは業務の人とエンジニア。お金を払うのは、要求の解釈ミスと AI の意図外の変更のコストを負う CTO・開発責任者。 何に払うか（上ほど高く売れる） 試算の例：開発者 50 人の組織 意図どおりに作られた保証 Phase 2 ・ 中核 年間の開発人件費（1 人 1,000 万円） 5 億円 AI の変更を版と照合し、ずれを出荷前に止める。手戻りと事故のコストに直 結する。 要求の解釈ミスによる手戻り（工数の 5%） 年 1,250 万円 その半分を実装前に防ぐ 仕様合意の証跡 Phase 1 から 誰が、いつ、何に合意したかを改ざんできない形で残す。受託開発の責任分 2,500 万円 crewcli の費用（月 3,000 円 50 人） 年 180 万円 界にも効く。 Intent 形成の支援 入口 約7倍 の投資対効果 数値はすべて仮定。PoC 開始前に、手戻り工数の実測値で置き換えて検証 非技術者でも意図を作れる。単体では代替されやすく、導入の入口に使う。 する。価格は開発者 1 人あたり月 3,000 円の仮説。
7. 第 2 部 ｜ なぜ売れるのか ② AI を使うが信用できない今、制御の層が要る 開発者の大半が AI を使う一方、その出力を信頼しているのは 3 人に 1 人。この差が、意図と照合の層への需要になる。 導入と拡大の道筋 84% 33% 3,650 万人 AI ツールを開発に使う、また は使う予定の開発者 1 PoC 1 チーム・1 Product・実案件 3〜5 件で、効果と負担を実測する 2 定着 同じ Product の変更を、すべて版で扱う 3 拡大 他の Product とチームへ。守る仕様と判断が再利用される 4 全社 組織の Intent の正本へ。SSO・監査を備えた Enterprise 契約 AI の出力の正確さを信頼して いる開発者 世界のプロ開発者。3 年で約 1.7 倍に増加 導入を止める壁を、先に外している 既存ツールを置き換えない 出典：Stack Overflow Developer Survey 2025（84%・33%）、SlashData (2025) Global developer population trends Jira・GitHub・エージェン ト コードと差分を 業務の人に SaaS に送らない 技術を問わない
8. 第 2 部 ｜ 競合優位性 工程の一部ではなく、意図の正本と照合の層を取る 競合は「エンジニアの工程の一部」に集中している。業務の人が参加し、変更の前後を通す位置は空いている。 優位性の源泉 ↑ 業務の人も参加する crewcli Jira PD・Rovo 1 入口を押さえる質問ポリシー 業務の人が技術なしで版を作れる。エンジニア向けツールが入れ ない場所から始まる。 Ellygent（最も近い） 2 実行時の契約 版を指定した Context の取得、作業の版への拘束、版が変われ ば停止。MCP の契約として提供する。 8090（置き換え型） 3 置き換えない薄い層 Jira・GitHub・任意のエージェントの間に入る。乗り換えの費用 がない。 Kiro・Spec Kit 4 Ito・CodeRabbit 判断と版と成果物の関係が組織に蓄積し、後から乗り換えにくく エンジニアのみ 工程の一部 使うほど溜まる判断のグラフ なる。 変更の前後を通す → 最も近い Ellygent との差（非技術者の形成と実行時の拘束）は、実機 PoC で検証する。
9. 第 2 部 ｜ Whole Product チームの道具から、組織の Intent の正本へ MVP は入口にすぎない。版と判断が溜まるほど、守れる範囲と売れる価値が広がる。 色の点は対応する負債 拡張 2 拡張 1 Phase 2 Phase 1 意図が書けて、残る 意図が守られる • 版と判断の履歴（Git） • 申告と差分の照合 組織の Intent の正本に • 本番の結果と期待成果の照合 • Jira・GitHub と双方向の連携 • AI の実行を版に拘束 • 一問ずつの形成と具体例 開発の流れに常駐する • PR・CI での継続的な照合 • 複数チームへの影響分析 • リスクに応じた短縮フロー • 判断のグラフとオンボーディン グ • 守る仕様への取り込み • 過去の判断の再利用 買い手の価値 買い手の価値 買い手の価値 買い手の価値 仕様合意の証跡 意図どおりの保証 すべての変更に適用 説明責任と知識の資産化 課金の広がり チーム（開発者の席）→ 開発組織（Product 単位）→ 全社（Enterprise ガバナンス）
10. 市場規模 TAM・SAM・SOM 開発者 1 人あたり年 3.6 万円（月 3,000 円・約 240 ドル）と仮定した、ボトムアップの試算。 TAM 約 1.1 兆円 TAM 約 1.1 兆円（約 74 億ドル） プロ開発者 3,650 万人 SAM AI を使う・使う予定 84% 約 225 億円 世界の AI を使う開発者 年 3.6 万円 日本で、チームで AI を業務に使う開発者 SAM 約 225 億円 日本の情報通信系エンジニア 約 125 万人 チームで AI を業務利用 50%（仮定） 年 3.6 万円 SOM 約 2.3 億円 ARR（5 年目） SAM の 1% ＝ 約 6,250 席（例：150 社 最初に取りにいく範囲 40 席） SOM 約 2.3 億円 参考：AI コードツール市場の推計は 2025 年に約 74 億ドル（Mordor Intelligence）。本 TAM は、この 支出の上に乗る制御の層の潜在規模として置く。 出典：SlashData (2025)、Stack Overflow Developer Survey 2025、令和 2 年国勢調査 職業小分類（情報通信系エンジニアの集計、二次資料）、Mordor Intelligence。価格・利用率 50%・シェア 1% は仮説。 1 ドル＝150 円。