ChatGPTとClaude Codeをつなぐ開発フロー：会話ログ駆動開発（CDD）

皆さんこんにちは、ばしおです。
昨今は様々なAIを使った開発が当たり前になってきました。

• ChatGPTやClaude、Geminiで要件や構想を壁打ち
• CodexやClaude Code、Cursorで実装

当たり前のようにやっていることだと思いますが、こんな違和感はありませんか？

よくある違和感

• 壁打ちでは納得感のある議論ができた
• でも実装AIにはまた一から説明している
• 会話でやり取りした内容が実装に反映されていない

これはAIの性能不足ではなく、
文脈が途中で途切れていることが原因です。

問題の正体：フェーズ間の「文脈断絶」

• 壁打ちフェーズ：文脈が豊富
• 実装フェーズ：コードは見えるが、判断理由が見えない

このギャップのせいで、実装フェーズで毎回「説明し直す」ことになります。

この記事で伝えたいこと（忙しい人向け）

• 壁打ちで決めたことが、実装フェーズで失われがちな問題を扱います
• 解決策として「会話 → 構造化 → 実装」を分ける CDD を紹介します
• 壁打ちは好きなAIでOK（ChatGPT / Claude / Gemini）
• 会話内容は handoff.yml にまとめてから実装に渡します
• 実装前に検証し、規模に応じた実装方法を選びます

→ AIとの会話で決めたことを、実装までちゃんと届ける方法を解説します

会話ログ駆動開発（CDD）とは

CDD（Conversion-Driven Development）は、

好きなAIと自由に壁打ちした結果を、
解釈可能な形（handoff.yml）に落とし込み、
実装フェーズへ文脈ごと引き渡す開発スタイル

です。

ここで重要なのは、
「どのAIで考えるか」と「どのAIで実装するか」が分かれていてもいいということです。

全体像

CCDでは、AIを使った開発を3つのLane（役割）に分けて整理します。

• Idea Lane：壁打ちする
• Context Lane：会話を構造に落とす
• Code Lane：コードを書く

Idea Lane：好きなAIで、好きなだけ考える

Idea Laneでは、AIの種類は問いません。
自分が普段よく使うAIで壁打ちをしましょう。
目的はただ一つ。
「この方向で行こう」と腹落ちするところまで考えることです。

このフェーズでは、

• 話が揺れてもOK
• 方針が変わってもOK
• 迷いが残ってもOK

壁打ちをする際はそれが自然なので、納得するまで壁打ちをしましょう。

Context Lane：会話を「handoff.yml」に変換する

Idea Laneの会話は、そのままではCode Laneには渡せません。

• 会話は長い
• 判断材料が散らばっている
• ノイズが多い

そこでContext Laneを挟みます。

Context Laneの役割
→人間向けの会話を、実装AI向けの前提条件に翻訳する

handoff.ymlのイメージ（省略）

handoff_pack:
  meta:
    title: "ミニマルで美しいポモドーロタイマーアプリ"
    version: "v1"
    created_at: "2025-12-17"
    source: "Claude conversation with Makoto"
    lane: "idea"

  background:
    why: "シンプルで美しいUIに特化したポモドーロタイマーを作成したい"
    problem: "基本的なポモドーロテクニックを実装した、ミニマルなデザインのタイマーアプリケーションが必要"

  decisions:
    agreed:
      - "ミニマルで美しいUIに特化する"
      - "機能はシンプルなポモドーロタイマーのみ"
      - "技術スタックはReact + Vite"
      - "25分作業、5分短い休憩、15-30分長い休憩、4サイクル後に長い休憩"
      - "円形プログレスバーで残り時間を視覚的に表示"
      - "大きな数字で残り時間を中央に配置"
      - "色の変化で作業/休憩を区別（作業=青系、休憩=緑系）"

  open_questions:
    must_decide_before_coding: []

  scope:
    in:
      - "25分の作業タイマー"
      - "5分の短い休憩タイマー"
      - "長い休憩タイマー（4サイクル後）"
      - "開始/一時停止/リセット機能"
    out:
      - "タスク管理機能"
      - "統計・分析機能"
      - "チーム共有機能"

これは設計書ではありません。

「これを前提にすれば、もう会話を読み返さなくていい」
その状態を作るための文脈パッケージです。

Code Lane：実装特化AIに任せる

Code Laneでは、Claude CodeやCursorなど、
コードを読み書きするのが得意なAIを使います。

Code LaneのAIが見るのは

• 既存コードベース
• handoff.yml

逆に、見せなくてよいのは

• 壁打ちの全文ログ
• 試行錯誤の履歴
• 感情的な迷い

これによって実装AIは
「何を」「なぜ」作るのかを理解した状態でコードだけに集中できる
ようになります。

CDDのやり方

先述の通り、CDDは3つのLaneがあります。
それぞれ具体的にどのように行うのか紹介します。

Idea Lane : 自由に考え、議論する

Idea Laneでは、特別なルールや手順は必要ありません。

• アイデアを出す
• 要件を考える
• 制約や代替案を議論する

と言ったことを、ChatGPT / Claude / Geminiなど、
好きなAIを使って自由に行います。

この時点では未確定事項が残ってもよいです。

Context Lane : 会話を確定情報に変換する

Context Laneでは、Idea Laneの会話をもとに
文脈を構造化し、実装に渡せる形に変換します。

ここでは、Idea Laneで会話したチャットに下記のプロンプトを貼り付けます。

すると、未確定事項がある場合はそれに対する質問が投げられます。
それに対して答えて、未確定事項がなくなると、handoff.ymlが生成されます。

Code Lane : handoff.ymlを前提に実装する

Code Lane は、Context Lane で作成した handoff.yml を入力として、
実際にコードを書いていくフェーズです。

このフェーズでは、
handoff.yml に記載された内容を前提条件として扱い、
追加の要件定義や解釈は行いません。

1. CDD用コマンドをインストールする

まず、npx コマンドを使って
CDD用のカスタムスラッシュコマンドをインストールします。

npx @basio0916/cdd

実行後は対話形式で、

• 利用するAIエージェント（Claude Code / Cursorなど）
• コマンドのインストール先（ローカル / グローバル）

を選択します

選択した環境に応じて、/cdd:*または/cdd-*系のコマンドが利用可能になります。

2. /cdd:verifyでhandoff.ymlを検証する

Context Lane で生成された handoff.yml を、
そのまま実装に使う前に検証を行います。

/cdd:verify
（handoff.yml を貼り付ける）

このコマンドでは、

• handoff.yml の内容とコードベースの整合性
• 実装開始に必要な情報が揃っているか
• 実装前に決めるべき事項が残っていないか

を確認します。

検証が成功すると、
Code Lane 用に確定したhandoff.ymlが
.cdd/<slug>/handoff.ymlとして保存されます。

以降の実装では、このファイルを参照します。

3. 実装手法を選択する

検証後は、プロジェクトの規模や進め方に応じて、
3つの実装手法のいずれかを選択します。

---

①Direct Implementation（直接実装）
handoff.yml を前提に、
そのまま実装を進める方法です。

/cdd:impl-direct <slug>

向いているケース

• 小〜中規模の実装
• 修正範囲が明確
• 実装内容が比較的単純

短いフローで実装を進めたい場合に使用します。

---

②Task-Oriented Implementation（タスク分解実装）
まず handoff.yml から実装タスクを作成し、
タスク単位で実装を進める方法です。

# タスク分解
/cdd:tasks <slug>

# 実装
/cdd:impl <slug> <task_id>

向いているケース

• 実装規模が大きい
• 影響範囲が広い
• 段階的に実装を進めたい

タスクは Phase → Task の構造で管理され、
進捗は tasks.yaml で確認できます。

---

③CDD-SDD Hybrid（cc-sdd連携）
cc-sdd（Spec-Driven Development）と連携して、
仕様駆動開発のプロセスで実装を進める方法です。

cc-sddの/kiro:spec-initを実行した後に、下記コマンドを実行します。

/cdd:cc-sdd <cdd:slug> <cc-sdd:slug>

するとcc-sddのrequirements.mdファイルが更新されるので、
cc-sddの/kiro:spec-requirementsコマンドでフォーマットを調整します。
その後はcc-sddの流れで開発すればOKです。

向いているケース

• cc-sddで開発をしたい
• ドキュメント生成も重視したい
• チーム開発や長期運用が前提

CDDの最小手順まとめ

1. 好きなAIで壁打ちする（Idea Lane）
2. context-lane プロンプトを実行し、handoff.yml を作る（Context Lane）
3. npx @basio0916/cdd でコマンドを導入
4. /cdd:verify で handoff.yml を検証
5. 規模に応じて実装手法を選び、実装する（Code Lane）

まとめ

CDDは、新しい開発手法というよりも、
「AIとの会話で生まれた文脈を、実装までちゃんと届けるための整理方法」です。

普段やっている

• 壁打ち
• 実装

の間に、handoff.yml を1枚挟むだけで、
AIとの開発体験がかなり安定します。

まずは小さな機能から試してみてください。