ゼロから始めるAI駆動開発＋Claude Code連載について

この記事は、アドベントカレンダーを1人で完走する試みの22記事目です。

「AIモデルの進化、AIツールの進化が早すぎて着いていけない…」
「このままではいけないと思って学びたいけど、どこから手を付けたらいいか分からない…」
「そしてこの先、AIに仕事が奪われてエンジニアでいられるかも不安…」
といった悩みを解決するためのアドベントカレンダーです。

AI駆動開発の基礎、現時点でのデファクト・スタンダードと言えるClaude Codeの基礎から応用、AI時代のキャリア論からAI推進までを取り扱います。

SDDとは何か

業務でAI駆動開発を進める上で、欠かすことのできないキーワードがあります。
それは Spec-Driven Development（仕様駆動開発） です。
簡単に説明すると、「AIと共に仕様をしっかり決めてから、それに沿った実装をさせる」手法です。

バイブコーディングとの違い

SDDは、なぜ重要視されているのでしょうか。
背景には「急速に広がったバイブコーディング」の限界が、わずか数ヶ月で見えてきたことが挙げられます。

バイブコーディングとは、AIに対し自然言語を用いてvibe（気分）でコーディングすることを指します。

「あれ作って」「あれ直して」と指示するのは簡単ですが、設計をしっかりやっていないために保守性や品質に欠けるコードが生まれがちです。また、コンテキストウィンドウを超えないように圧縮処理が入ると、最初に指示した内容が忘却されて迷走することも多くあります。

そこで、伝統的な開発手法ウォーターフォールにおける上流工程、「要件定義」や「設計」が重要であると原点回帰の流れがありました。要件定義や基本設計のフェーズではしっかり仕様を言語化してドキュメントに落とし込みます。そのアプローチを擬似的に真似て、AIエージェントにまずは仕様書を書かせ、仕様書に沿った実装をさせる手法が徐々に広まりました。

Kiroの誕生

2025年7月、AWSから「Kiro」という革新的なIDEが登場します。
Kiroは従来のバイブコーディングにも対応していますが、革新的なSDDという概念を新たに持ち込みました。

公式ブログから紹介文を引用します。

こんな経験はありませんか。何度もプロンプトを入力すると、動作するアプリケーションができあがる。楽しくて魔法のように感じます。しかし、プロダクション環境に移行するには、それだけでは不十分です。アプリケーションを構築する際、AI モデルはどのような前提を置いたのでしょうか？あなたはずっとエージェントをガイドしてきましたが、それらの決定は文書化されていません。要件は曖昧で、アプリケーションがそれらを満たしているかどうかわかりません。システムがどのように設計され、その設計があなたの環境とパフォーマンスにどう影響するかをすぐに理解できません。時には一歩下がって決定事項を整理することで、より良くて保守しやすいアプリケーションにたどり着くことがあります。それが Kiro が仕様駆動開発で支援することです。

それがまさに先程紹介したような、仕様を決めてから実装をさせる手法でした。

適当なTODOアプリ作成を指示した、スクリーンショットをサンプルとして貼ります。

Requirements
Design
Task list

に分割され、そのステップごとに実装が進んでいく様子が分かります。

SDDツールの多様化

SDDという新たな概念を持ち込んだKiroですが、シェアを大きく伸ばすには至っていません。
なぜならKiroが登場した頃は既にClaude Codeが大きくシェアを占めており、Claude Codeのカスタムスラッシュコマンドやサブエージェントを利用することで、SDDを真似ることが比較的容易だったためです。
Claude Codeを中心に、各種AIエージェントツール向けにSDDを実現する以下ツールが登場しました。

これらツールを導入することで、簡単にSDDを実現することができます。

SDDが万能で、バイブコーディングは悪なのか

では、SDDが万能で、バイブコーディングは悪なのでしょうか。
結論、全然そんなことはないです。

実際SDDを試してみると、「結構大変」なことが分かります。仕様を言語化するのは難しいですし、ブレを少なくするためであるがゆえに、かなり細かい箇所まで自然言語で定義することが必要です。サクッと動くモックを作りたい場合や、表記修正といった細かな修正には向きません。

新規アプリ実装や新機能追加はSDDを中心とし、軽量の修正はバイブコーディングが向いているのではないでしょうか。もちろんプロダクト特性やチーム状況にもよるので、ケースバイケースにはなりそうです。

最後に

本日はSDDを紹介しました。
明日は同じくAWSから提唱された、AI-DLCについて解説します。

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この記事は全て人間が書いています。一部画像生成はAIを利用しています。