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AIに実装を任せる時代へ、開発の起点となる「仕様」のあり方を再定義
イントラマート、AI仕様駆動開発を支える新メソドロジー
「AI-Trusted Spec method」の策定を推進

 
株式会社イントラマート（本社：東京都港区、代表取締役社長：中山 義人、以下、イントラマート社）は、AIによるシステム開発の自動化が進展する中、AIに安心して実装を任せるための新たな開発メソドロジー「AI-Trusted Spec method」の策定を進めています。本メソドロジーは、従来の人間による実装を前提とした仕様策定から、AIによる実装を前提とした仕様策定への転換を支援するものです。

AIが仕様を直接解釈してプログラムを生成する開発では、仕様の曖昧さや不足が、そのまま実装の誤りや手戻りにつながる可能性があります。こうした課題に対し、本メソドロジーでは、決定事項と未決事項の明確化、意思決定の根拠の記録、要求から実装までのトレーサビリティを重視した「Trusted Spec（信頼できる仕様）」を定義します。さらに、AIと人間が協働する4つのステップを通じて、仕様の品質を段階的に高めることで、AIによる実装の信頼性向上と、システム開発における手戻りの削減、生産性の向上を目指します。


【背景】AIによる実装の自動化が、仕様の重要性を変える
生成AIの進化により、システム開発におけるプログラミング実装の自動化が急速に進んでいます。今後は、人間が詳細なプログラムを記述する開発から、AIが仕様を解釈してプログラムを生成する「AI仕様駆動開発」への移行が進むと考えられます。
一方、大規模システム開発（SI）の現場では、AIが生成したコードの顧客要件への適合確認や、品質確保のための検証に多くの工数を要するという課題が残されています。その要因の一つが、要件定義や設計段階における仕様の曖昧さや不足です。

従来のシステム開発では、仕様に不明確な部分があっても、開発者が業務知識や経験をもとに解釈し、必要に応じて関係者に確認しながら実装を進めてきました。しかし、AIによる実装では、仕様に明示されていない内容をAIが推測して補完する場合があります。その結果、生成されたプログラムが技術的には正しく動作していても、顧客の本来の業務要求とは異なるものになる可能性があります。つまり、AIによる実装の自動化が進むほど、開発の起点となる仕様そのものの品質が、システム全体の品質と生産性を左右する重要な要素となります。

そのため、これからのシステム開発には、単に「何を作るか（WHAT）」「どう作るか（HOW）」を記述するだけでなく、仕様の曖昧さや不足を解消し、「なぜその仕様に決定したのか（WHY）」という判断根拠を含め、AIが正しく解釈・実装できる状態を整えることが求められます。イントラマート社は、こうしたAI仕様駆動開発時代の新たな課題に対応するため、「AI-Trusted Spec method」の策定を進めています。


【AI-Trusted Spec methodの概要】
「AI-Trusted Spec method」は、AIによる実装を前提として、仕様の信頼性を段階的に高めていく開発メソドロジーです。

従来の要件定義書や外部設計書を活用しながら、AIによる仕様案の生成、曖昧さや不足の検出、整合性の確認などを支援し、人間が業務上の判断と最終的な仕様の確定を担います。本メソドロジーでは、AIに実装を任せるために必要な仕様の状態を「Trusted Spec（信頼できる仕様）」と定義し、次の3つの条件を重視しています。

１．決まっている：仕様の明確性
　　決定事項と未決事項が明確に区別され、AIが推測で補完すべきではない事項を識別できること。業務ルールや例外処
　　理、必要な非機能要件などについても、実装に必要な条件が明確になっている状態を目指します。

２．根拠がある：意思決定の説明可能性
　　なぜその仕様に決定したのかという判断の理由と、誰が決定したのかが記録されていること。仕様変更や追加要求が
　　発生した場合にも、過去の判断との整合性を確認できる状態を目指します。

３．辿れる：要求から実装までの追跡可能性
　　顧客の業務要求と仕様、実装の対応関係を双方向に追跡できること。AIが生成した実装についても、どの要求や仕様
　　に基づいているかを確認できる状態を目指します。

これら3つの条件を満たすことで、AIが仕様を誤解釈するリスクを低減し、生成された実装の妥当性を検証しやすい開発環境を整えます。


【Trusted Specを実現する4つのステップ】
本メソドロジーでは、次の4つのステップを通じて、仕様の品質を段階的に高めます。

STEP 1：たたく ― AIを活用して仕様のたたき台を作成する
　顧客要求や既存文書をもとに、AIを活用して仕様案を作成します。この段階では、すべての仕様を確定するのではな
　く、決定済みの事項と未決事項を整理し、検討すべき論点を可視化します。

STEP 2：深める ― 人間が議論し、判断根拠とともに仕様を決定する
　AIが提示した論点や仕様案をもとに、発注者、業務部門、開発担当者などの関係者が議論を行います。業務上の判断を
　人間が行い、その決定内容と理由を記録することで、仕様の説明可能性を高めます。

STEP 3：広げる ― AIを活用して仕様の抜け漏れを検出する
　通常の業務フローだけでなく、例外処理、異常系、運用場面、非機能要件などへ検討範囲を広げます。AIを活用して不
　足している条件や想定されていないケースを洗い出し、仕様の網羅性を高めます。

STEP 4：確かめる ― 要求・仕様・実装の整合性を検証する
　決定事項と仕様書の整合性、要求と仕様の対応関係などをAIの支援により確認します。さらに、実装段階では生成され
　たプログラムと仕様との対応関係を検証できるようにすることで、要求から実装までの追跡可能性を確保します。


これらのステップは一度実施して完了するものではなく、仕様の追加や変更に応じて繰り返し適用することを想定しています。


【主な特長】
１．AIによる実装を前提とした、新しい仕様策定の考え方
　従来の要件定義や設計の考え方を活かしながら、AIが仕様を直接解釈して実装することを前提に、仕様の明確性、判断
　根拠、追跡可能性を重視します。これにより、AIが不明確な仕様を推測で補完することによる実装の誤りを抑制し、AI
　仕様駆動開発の信頼性向上を支援します。

２．AIと人間の役割分担を明確化
　AIは仕様案の生成、曖昧さや不足の検出、整合性の確認などを支援します。一方、業務上の意思決定や仕様の最終承認
　は人間が担います。AIの処理能力を積極的に活用しながら、重要な判断に対する人間の責任を明確にすることで、AIへ
　の過度な依存を防ぎます。

３．既存の開発プロセスを活かし、段階的に導入可能
　既存の要件定義書や外部設計書を活用できるため、開発プロセス全体を一度に変更する必要はありません。まずは一つ
　の業務フローや特定の開発工程から適用し、効果を確認しながら対象範囲を拡大できます。また、要件定義の初期段階
　ですべてを確定することを求めず、未決事項を管理しながら仕様を段階的に具体化できます。

４．AIによる仕様品質の確認を支援
　仕様の曖昧さや不足、要求間の矛盾、決定事項との不整合など、人間による確認では多くの工数を要する作業にAIを活
　用します。ただし、AIによる確認ですべての問題を検出できるわけではありません。特に、文書化されていない要求や
　意思決定はAIでも把握できない場合があるため、関係者による確認と最終判断を重視します。

■ AI-Trusted Spec method（intra-mart Developer Portal）
https://dev-portal.intra-mart.jp/guide/dev/ai-trusted-spec-method/


【今後の展開】
「AI-Trusted Spec method」は、今回を初版として公開します。今後は、実際のシステム開発プロジェクトへの適用を通じて、検証と具体化を進めていきます。
イントラマート社は、AIによる実装の自動化が進む中で、開発生産性をさらに向上させるためには、プログラミング工程の効率化だけでなく、その起点となる仕様の品質向上が不可欠であると考えています。今後も、AI仕様駆動開発を支える技術とメソドロジーの整備を進め、企業が安心してAIに実装を任せられるシステム開発の実現に貢献していきます。