📚 関連書籍
『ゼロから触ってわかった！スペック駆動開発入門 ― SaaS is dead？AI時代のソフトウェア設計論』
本書は、近年現場や技術コミュニティで注目を集め始めた**スペック駆動開発（Spec Driven Development：SDD）**を軸に、
AI時代のソフトウェア設計がどこへ向かおうとしているのかを解き明かします。
なぜ今「コード」でも「GUI設定」でも足りなくなってきたのか。
なぜ業務の意図や判断を、実装の外に出す必要があるのか。
前半では思想や背景を丁寧に整理し、後半ではスペック・実装・実行の三層モデルをサンプルコードとともに具体化します。
第1章 なぜ今「SaaS is dead？」と感じるのか
「SaaS is dead？」という違和感の正体
「SaaS is dead？」という言葉を目にしたとき、多くの人は少し過激だと感じるかもしれません🙂
実際、SaaS が突然使えなくなるわけでも、市場から消えるわけでもありません。
それでもこの言葉が広がる背景には、現場で積み重なってきた“説明しづらい違和感”があります。
- 便利なはずなのに、なぜか疲れる
- 機能は揃っているのに、やりたいことが素直にできない
- 動いているのに、納得感がない
この章では、その違和感の正体を言語化していきます😌
SaaSが悪者ではないという前提
まず大前提として、SaaS そのものが悪いわけではありません。
立ち上げの速さ、初期コストの低さ、運用負荷の軽減。
これらは今でも非常に強力な価値です✨
問題は、SaaS が「万能な答え」であるかのように扱われてきたことです。
業務の違い、データの意味、企業ごとの意思決定まで、
すべてを既存の枠に押し込めようとした瞬間、無理が生じます。
その無理はすぐに表面化しません。
設定で吸収され、API でつながれ、運用でカバーされます。
だからこそ、「なんとなくモヤモヤする」という形で残り続けるのです😅
違和感の正体は「主導権の喪失」
「SaaS is dead？」と感じる最大の理由は、
システムに対する主導権が、少しずつ手元から離れている感覚にあります。
- データの定義はサービス側にある
- 業務ロジックは設定画面の奥に埋もれる
- 変更の可否はロードマップ次第
こうした状況では、
システムは自分たちの意思決定を支える存在ではなく、
「合わせにいく対象」になってしまいます😓
その結果、
- 本当は変えたいが、変えられない
- 理由は説明できないが、違和感だけはある
という状態が生まれます。
これが「SaaS is dead？」という言葉に込められた感情の正体です。
問われているのは“作り方”ではなく“考え方”
この違和感は、技術選定の失敗ではありません。
SaaS か内製か、という二択の問題でもありません。
本質は、
- 何をシステムに任せ
- 何を自分たちで定義し
- どこに責任を持つのか
これを言語化せずに進んできたことにあります🤔
便利なものを使うほど、この問いは後回しにされがちです。
だからこそ今、
「どう作るか」よりも
「何を満たすべきか」を先に考える必要があります。
それが、スペック駆動開発という考え方につながっていきます✨
スペック駆動開発が与える一つの答え
スペック駆動開発は、「違和感」を起点にします。
いきなりツールや実装を選ばず、
- このシステムは何を保証するのか
- どんな判断を支えるのか
- どこまでを自分たちの責任とするのか
これらを仕様として定義します。
そのうえで、SaaS を使うのか、組み合わせるのか、作るのかを決める。
主語を「ツール」ではなく「自分たち」に戻すアプローチです💡
まとめ
「SaaS is dead？」という言葉は、
SaaS の終わりを宣告するものではありません。
- 主導権を取り戻したい
- 意味を理解できるシステムを作りたい
- 納得感をもって変更したい
そうした現場の違和感が、形になった言葉です。
スペック駆動開発は、その違和感に正面から向き合い、
システムの在り方を再定義するための考え方です🚀
次章では、この思想をどのように具体的な設計へ落とし込むのかを見ていきます。
📚 関連書籍
Databricks／n8n／Salesforce／AI基盤 を体系的に学べる「ゼロから触ってわかった！」シリーズをまとめました。
MCP
『ゼロから触ってわかった！MCPビギナーズガイド』 ― AIエージェント時代の次世代プロトコル入門 アーキテクチャ・ガバナンス・実装―
MCPというプロトコルは、単なる技術トレンドではなく
「AIとシステムの関係性」そのものを変える可能性を秘めています。
SaaS、AIエージェント、ガバナンス、アーキテクチャ。
その交差点を一度、立ち止まって整理した一冊です。
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Snowflake
ゼロから触ってわかった！Snowflake非公式ガイド ― 基礎から理解するアーキテクチャとCortexによる次世代AI基盤
「結局、DatabricksとSnowflakeは何が違うの？」
一見シンプルですが、機能表を比べるだけでは見えてこない深い問いです。 本書ではこの疑問を軸に、Snowflakeの思想・アーキテクチャ・設計思想を紐解いていきます。「違い」を知ることは、すなわち「現代のデータ基盤の本質」を知ることだからです。
初めてSnowflakeに触れる方には「最初の一冊」として。 なんとなく使っているけれどモヤモヤしている方には「頭の中を整理する一冊」として。 AI時代のエンジニアを目指すための、確かな燃料となる一冊です。
『ゼロから触ってわかった！ Snowflake × Databricksでつくる次世代データ基盤 - 比較・共存・連携 非公式ガイド』
SnowflakeとDatabricks――二つのクラウドデータ基盤は、これまで「どちらを選ぶか」で語られることが多くありました。
しかし、実際の現場では「どう共存させるか」「どう連携させるか」が、より重要なテーマになりつつあります。
本書は、両プラットフォームをゼロから触り、構築・運用してきた実体験をもとに、比較・共存・連携のリアルを丁寧に解説する“非公式ガイド”です。
『ゼロから触ってわかった！スペック駆動開発入門 ― SaaS is dead？AI時代のソフトウェア設計論』
本書は、近年現場や技術コミュニティで注目を集め始めた**スペック駆動開発（Spec Driven Development：SDD）**を軸に、
AI時代のソフトウェア設計がどこへ向かおうとしているのかを解き明かします。
なぜ今「コード」でも「GUI設定」でも足りなくなってきたのか。
なぜ業務の意図や判断を、実装の外に出す必要があるのか。
前半では思想や背景を丁寧に整理し、後半ではスペック・実装・実行の三層モデルをサンプルコードとともに具体化します。
Databricks
『Databricks──ゼロから触ってわかった！Databricks非公式ガイド』
クラウド時代の分析基盤を “体験的” に学べるベストセラー入門書。
Databricksの操作、SQL／DataFrame、Delta Lakeの基本、ノートブック操作などを
初心者でも迷わず進められる構成で解説しています。
https://amzn.to/4pzlCCT
『ゼロから触ってわかった！Azure × Databricksでつくる次世代データ基盤 非公式ガイド ―』
クラウドでデータ基盤を作ろうとすると、Azure・Storage・ネットワーク・権限・セキュリティ…そこに Databricks が加わった瞬間、一気に難易度が跳ね上がります。
「結局どこから理解すればいいの？」
「Private Link むずかしすぎない？」
「Unity Catalog って実務ではどう扱うの？」
——そんな “最初のつまづき” を丁寧にほどいていくのが本書です。
👉 https://amzn.to/4ocWcJI
「ゼロから触ってわかった！Databricks × Airbyte」
クラウド時代のデータ基盤を“なぜ難しいのか”から丁寧にほどくガイドが完成しました。
Ingestion / LakeFlow / DLT / CDC をやさしく体系化し、
Airbyte × Databricks の真価を引き出す設計思想まで詰め込んだ一冊です。
『Databricks──ゼロから触ってわかった！DatabricksとConfluent(Kafka)連携！非公式ガイド』
Kafkaによるストリーム処理とDatabricksを統合し、リアルタイム分析基盤を構築するハンズオン形式の一冊。
イベント駆動アーキテクチャ、リアルタイムETL、Delta Live Tables連携など、
モダンなデータ基盤の必須スキルがまとめられています。
『Databricks──ゼロから触ってわかった！AI・機械学習エンジニア基礎 非公式ガイド』
Databricksでの プロンプト設計・RAG構築・モデル管理・ガバナンス を扱うAIエンジニアの入門決定版。
生成AIとデータエンジニアリングの橋渡しに必要な“実務の型”を体系化しています。
資格本ではなく、実務基盤としてAIを運用する力 を育てる内容です。
🧠 Advancedシリーズ（上／中／下）
Databricksを “設計・運用する” ための完全版実践書
「ゼロから触ってわかった！Databricks非公式ガイド」の続編として誕生した Advancedシリーズ は、
Databricksを触って慣れた“その先”――本格運用・チーム開発・資格対策・再現性ある設計 に踏み込む構成です。
Databricks Certified Data Engineer Professional（2025年9月改訂版）のカリキュラムをベースに、
設計思考・ガバナンス・コスト最適化・トラブルシュートなど、実務で必須の力を養えます。
📘 ［上］開発・デプロイ・品質保証編
📘 ［中］取込・変換・監視・コスト最適化編
📘 ［下］セキュリティ・ガバナンス・トラブルシュート・最適化戦略編
n8n
『n8n──ゼロから触ってわかった！AIワークフロー自動化！非公式ガイド』
オープンソースの自動化ツール n8n を “ゼロから手を動かして” 学べる実践ガイド。
プログラミングが苦手な方でも取り組めるよう、画面操作中心のステップ構成で、
業務自動化・AI連携・API統合の基礎がしっかり身につきます。
Salesforce
『ゼロから触ってわかった！Salesforce AgentForce + Data Cloud 非公式ガイド』
Salesforceの最新AI基盤 AgentForce と Data Cloud を、実際の操作を通じて理解できる解説書。
エージェント設計、トピック／アクション構築、プロンプトビルダー、RAG（検索拡張生成）など、
2025年以降のAI×CRMのハンズオン知識をまとめた一冊です。
要件定義（上流工程/モダンデータスタック）
『モダンデータスタック時代の シン・要件定義 クラウド構築大全 ― DWHからCDP、そしてMA / AI連携へ』
クラウド時代の「要件定義」って、どうやって考えればいい？
Databricks・Snowflake・Salesforce・n8nなど、主要サービスを横断しながら“構築の全体像”をやさしく解説！
DWHからCDP、そしてMA／AI連携まで──現場で使える知識をこの一冊で。
💡 まとめ：このラインナップで“構築者の視点”が身につく
これらの書籍を通じて、
クラウド基盤の理解 → 要件定義 → 分析基盤構築 → 自動化 → AI統合 → 運用最適化
までのモダンデータスタック時代のソリューションアーキテクトとしての全体像を
「体系的」かつ「実践的」に身につけることができます。
- PoC要件整理
- データ基盤の要件定義
- チーム開発／ガバナンス
- AIワークフロー構築
- トラブルシュート
など、現場で直面しがちな課題を解決する知識としても活用できます。