Everything As Code

Everything As Code Tech LT Everything as Codeで描く、次世代の開発戦略わいわい 2025年10月6日
下半期

AI開発(コーディング)のレベルエメットなどによるコード補完 AIによるインラインのコード補完 AI Agentによる自律的な複数ファイルの編集 AI Agentによる長時間の自動運転 (エージェント型AI) 未来の話

AI開発(コーディング)のレベルエメットなどによるコード補完 AIによるインラインのコード補完 AI Agentによる自律的な複数ファイルの編集 AI Agentによる長時間の自動運転 (エージェント型AI)

AI開発(コーディング)のレベルエメットなどによるコード補完 AIによるインラインのコード補完 AI Agentによる自律的な複数ファイルの編集 AI Agentによる長時間の自動運転 (エージェント型AI) 今ここ

AI開発(コーディング)のレベルエメットなどによるコード補完 AIによるインラインのコード補完 AI Agentによる自律的な複数ファイルの編集 AI Agentによる長時間の自動運転 (エージェント型AI) ここにシフトしたい

・実装に必要な情報が足りていなさすぎるなぜAI駆動にシフトできないのか AIの性能的にはもっといけそう・AI中心の作りになっていない・コード量が多すぎる・AIへの理解が足りない

・どうすればAIがコードを正しく書くことができるか？なぜAI駆動にシフトできないのか・どうすればAIがドメイン知識を理解できるか？・どうすればチーム特有のルールを理解できるか？・どうすればインフラ構造を理解できるか？ AIを中心に考える

大規模開発におけるAI駆動開発 Eeverything As Code

Evrything As Codeとはすべてをコード化するバージョン管理、テスト、デプロイメントの原則を統一的に適用することで、ネットワークインフラ、ドキュメント、構成など、開発ライフサイクルのあらゆる側面における保守性と拡張性を向上させるソフトウェア開発手法です。引用元：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/wellarchitected/latest/devops-guidance/everything-as-code.html 目的人間しか知らないことをなくす

ソースコード設計書(md or テキスト) インフラ情報(IaC CDK) 理想全ての情報を同じ場所に理想のファイル構成全てを１つのディレクトリに
もしくはGitHub等で閲覧可能に現状ソースコード (Github) インフラ (AWSコンソール) 設計書 (スプレッドシート) 全ての情報がバラバラの場所に

ソースコード設計書(md or テキスト) インフラ情報(IaC CDK) 理想のファイル構成全てを１つのディレクトリにもしくはGitHub等で閲覧可能に理想
現状ソースコード (Github) インフラ (AWSコンソール) 設計書 (スプレッドシート) 全ての情報がバラバラの場所に全ての情報を同じ場所に

・基本設計書や詳細設計書設計書の種類・機能設計書や画面設計書や帳票設計書・テーブル定義(marmeid形式のER図) ・会議の議事録要件定義から全て・Chatworkのログ(APIで毎日自動転記する)

方法その１：Gitbookでのドキュメント管理 Gitbookとは？ Markdown形式のファイルからドキュメントを作成するツールで、簡単にマークダウンから言語の公式ドキュメントのサイトのようなUIが作成することができる。 OSSでプラグイン等も作成可能で、学習コストはあるがカスタマイズも可能

方法その１：Gitbookでのドキュメント管理設計書をGitに移行しマークダウン形式で記述するスプレッドシートをマークダウンで書き直すことになるのでかなりコスト高。ただし、うまくいけば設計書すらエージェントモードで記述することが可能になるかも。要件定義のMTGが終わった瞬間に基本設計から詳細設計まで生成AIが作ってくれるかも

スプレッドシート基本設計書詳細設計書テスト設計書機能設計書帳票設計書エンティティ設計書検索ツール要約ツール MCPクライアント
方法その２：MCPツールの作成 Microsoft Docs MCPのようなドキュメントから直接正確な情報を検索・取得できる MCP(APIのイメージ)を作成する設計書を取得要約するMCPクライアントを作成する

ベクトルDB Googleワークスペース方法その３：マークダウンに変換しRAG ベクトル化した設計書をベクトルDBで保存し,VSCodeやCursorからRAGで設計書の内容を取得する。 GASでスプレッドシートからマークダウンに変換 Embedding

設計書(md or HTML) ソースコード現実的にすぐ試せそうな方法... 対象機能の設計書のみマークダウンかPDFでエクスポートしローカル保存スプレッドシートでGppgleワークスペース上に置くのではなく他形式でエクスポートしたファイルをソースコードと同階層に置くことでEverything As Codeを実現する
ここをVSCodeで開きエージェントモードを利用する

ソースコード設計書(md or テキスト) インフラ情報(IaC CDK) 理想のファイル構成全てを１つのディレクトリにもしくはGitHub等で閲覧可能に理想
現状ソースコード (Github) インフラ (AWSコンソール) 設計書 (スプレッドシート) 全ての情報がバラバラの場所に全ての情報を同じ場所に

最後にエンジニア自身がAI駆動開発のスキルを習得する必要がある

TODOアプリを作成して使い手によって精度が大きく変わる期待する振る舞いを言語化できるかどうか TODOアプリを以下の条件で作成して ## 要件 -カードスタイルで2カラムのデザインに -タスクを検索できるようにして ## 技術要件
- Next.js+Laravel -Postgresを使用すること -DBはLaravelからのみアクセスする Good Bad

言語理解 AIの理解 AI駆動開発のスキルとは？

AI駆動開発のスキルとは？【言語理解】実務開発においては人間レベルの等身大しか出力はできない ※出力に対して人間が評価がきなければ品質の担保ができない AIの出力の最大値が変わる製品レベルの大規模開発に限る

AI駆動開発のスキルとは？【AIの理解】解放戦力60% 解放戦力30%

AIは楽しい！一緒に解放戦力をあげていきましょう！

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