1. フローの全体像
AIを 「生成支援」ではなく「仕様一貫性の担保役」 として組み込み、形式仕様記述（VDMなど）を中核に据えたものです。
[要件定義:自然言語仕様] ──AI変換──▶ [VDM仕様(形式)]
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│ (人レビュー・修正) │
└──────────AI変換──────────────────┘
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[設計生成（内部構造）]
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[コード生成（Python/TS）]
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[テスト生成（VDM契約→境界/異常系）]
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[CI/CDで検証＋人承認]
特徴
仕様は常にVDM（形式）を基準に管理
自然言語と形式仕様をAIで相互変換し、レビューと修正は人間が最終承認
VDMの契約（pre/post/invariant）から設計・コード・テストを自動生成
全工程で自動検証＋人の承認を挟み、意味ドリフトを抑制
2. 実際の開発手順（ステップバイステップ）
Step 1. 要件定義（自然言語仕様）
ドメインエキスパートや顧客からの要求を自然言語で整理
必須項目（入力条件、出力条件、性能要件、例外条件）をテンプレで網羅
用語辞書（ドメイン用語集）を作成して、意味の揺れを防ぐ
Step 2. AIによるVDM変換
AIにより自然言語仕様をVDM++へ変換
型、不変条件、前後条件、例外、性能要件を明文化
自動検証（構文・型・契約整合チェック）をCIで実行
Step 3. 人間による仕様レビュー
VDMを自然言語に逆変換し、レビュー会議で確認
修正は自然言語で記述→AIでVDMに再反映
変更差分は必ず可視化（Before/After）
Step 4. 設計生成
VDMから内部構造（クラス構成、関数シグネチャ、インターフェース仕様）を生成
設計レビュー時に契約条件をコード上のアサーションや型制約として落とし込む
Step 5. コーディング
設計を基にAIが骨格コードを生成（Python/TypeScript）
契約条件は実行時チェックとして組み込み
開発者はロジックや外部接続処理を追記・最適化
Step 6. テスト自動生成
VDM契約（pre/post/inv）から同値分割・境界値・異常系テストを生成
Hypothesisなどのプロパティベーステストも導入し、仕様の網羅性を担保
CIで全テスト・静的解析・契約検証を毎回実行
Step 7. 継続的改善
仕様変更時は自然言語→VDM→設計→コード→テストの再生成をワンパスで実行
往復変換の一致率やレビュー修正件数をKPIとして品質管理
3. 実際の開発現場への適用方法
段階的導入
最初から全機能で使うのではなく、失敗コストが高く入力出力が明確なモジュール（例：決済処理、AI推論APIの前後処理）から適用
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既存CI/CDへの統合
GitHub ActionsやGitLab CIにVDM検証→テスト生成ステップを追加 -
人間レビューの必須化
AI生成物は必ずドメイン担当・形式仕様担当・開発リードが承認 -
差分ファースト
AI生成時は必ず差分を提示し、意図しない変更を防止 -
用語と契約の固定
用語辞書と契約テンプレをプロジェクト資産として管理
4. 組織・マネージメント体制
必要な役割
ドメインエキスパート
顧客要求や業務知識を仕様化
用語辞書の策定と維持
形式仕様エンジニア
VDM記述の作成・検証
AI変換結果の品質確認
AI生成支援エンジニア
プロンプト設計、変換精度の改善
自動検証・差分チェックのパイプライン構築
実装エンジニア（Python/TypeScript）
AI生成コードの最適化、外部接続処理の実装
QA/テストエンジニア
自動生成テストの拡充
実機テスト・パフォーマンステストの実施
マネジメント上の特徴
二重承認制（仕様面と実装面の両方で承認者を設ける）
KPI管理（往復一致率、契約違反検出数、回帰不具合率）
ナレッジ共有（仕様レビューや契約違反の原因分析を週次共有）
段階的スケールアップ（1モジュール導入→成功事例→全体展開）
まとめ
このフローは、AIを単なるコード自動生成ツールではなく仕様一貫性の維持エンジンとして活用する方法です。
形式仕様（VDM）を中心に据えることで、自然言語・設計・コード・テストをすべて契約条件で縛り、AIの出力ブレを人間レビューと自動検証で補正できます。