AI×ATDDで挑む10xエンジニアリング：開発生産性向上のための実践紹介

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1. AI×ATDDで挑む 10xエンジニアリング 開発生産性向上のための実践と学び 株式会社ディー・エヌ・エー Pococha事業部バーティカルシステム部 副部長 松田 悠吾
2. 松田 悠吾 株式会社ディー・エヌ・エー エンジニアリングマネージャー プロダクト開発プロセス改善をリード AI駆動開発の導入・推進 合同会社アプリム CEO 受託開発やAI駆動開発のコーチングを提供 Vibe Cordingによる新規プロダクト立ち上げ
3. ATDD（Acceptance Test Driven Development） とは 受け入れテストを先に定義することで開発の方向性を明確にする手法。ユーザー視点での要件を「受け入れ基準」 として事前に合意し、それを満たすことを目標に開発を進めることで、手戻りを減らし品質を向上させる。 1 PRD作成 PRDのベースをPdMが作成 2 実例マッピング 具体的な例を用いて要件を明確化。チーム メンバーで共通の認識を作る 3 受け入れ基準作成 Given-When-Then形式（Gherkin）でテスト シナリオや受け入れ基準を明確に 4 タスク見積もり 詳細仕様の認識をチームで合わせ、計画 5 設計・実装・検証
4. なぜATDD x AI？ 明確な受け入れテスト ATDDにより事前に受け入れテストが明確化 AIへの明確な指示 要件や受け入れテストが明確になることで、 AIへの正確な指示が可能 出力結果の質向上 明確な指示により実装やレビューの出力結果 の質が向上 曖昧な指示は、出力の質が悪い 明確な指示を自然言語で作成するATDDは、AI駆動開発と相性が良い！
5. AI×ATDD 開発フロー 開発着手までの明確な受け入れテストを効率的に作成してく事例を紹介 1 PRD作成 2 実例マッピング 3 受け入れ基準作成 4 タスク見積もり 5 設計・実装・テスト CursorやMCPを活用したAI駆動開発
6. PRDチェックリスト、レビュー PRDレビューチェックリスト 要件の明確さ、一貫性、完全性、機能要件、非機 能要件など約60項目のチェックリストを作成 PRDレビュー PRDレビューチェックリストをもとに、レビュー 実施 PRDはNotionで管理されているためMCPを活用 修正案や優先度の報告 発見された問題点に対する具体的な修正提案と、 ビジネス価値に基づいた優先度付け 汎用的なプロンプトやRulesを作成し、それを元にCursorなどからレビューや修正を実行
7. 観点別レビュー、受け入れ基準作成 ユーザー観点レビュー 使いやすさ、操作の一貫性、提供価 値、リスクなど エンジニア観点 フィジビリティ、データ構造の詳 細、エラー定義、必須パラメータ、 セキュリティ、エッジケースなど QA観点 テスト可能性、網羅性、境界値、異 常系、画面遷移、フローなど 受け入れ基準作成 Given-When-Then形式（Gherkin）で のテストシナリオ作成、受け入れ基 準作成、非機能テストなど
8. 実践結果と効果 1 開発工数削減 事前見積もり結果との比較 で大幅な工数削減を実現 2 手戻り減少 AIによるレビューにより仕 様の考慮もれが減ること で、開発中の調整が減少 3 品質向上 既存手法でのテスト項目漏 れを検出。自動テストの増 加 4 アジリティ向上 仕様変更に伴う影響検討や 反映が容易になり、柔軟性 向上
9. まとめ ATDDは、ユーザーに何を届けるかを明確にし、チームで共通の認識を築ける 要件や受け入れテストを作っていくところで、AIにより高速なフィードバックが可能となり、早い 段階で品質を作り込んでいける 明確な受け入れ基準により、設計や実装の質が向上