OSSのプロンプト集も！今日から始める仕様駆動開発
そこで、より実践的な仕様駆動開発の手法として、吉田氏が紹介したのがAI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）だ。これはAWSが提唱・公開しているAI駆動の開発ライフサイクルフレームワークであり、リファレンス実装がOSSのプロンプト集としてGitHubで公開されている。
AI-DLC自体は単なるツールではなく、AIが開発をリードして人間が支援する新しいソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）のためのフレームワーク、つまり考えかたや実践方法のセットだ。
これを推進するうえで用いるツールがAI-DLCワークフロー（プロンプト集）だが、吉田氏はこの出来がとても良いと話す。特徴的な部分として、かつてプログラマがモブプログラミングをしながら実装、レビュー、ナレッジ共有などすばやいコンテキスト共有を実現していたのと同様に、ボトルネックになりがちな要件整理・要求開発フェーズにおける意思決定や制約条件の詳細化を、AIが中心になってリードする「モブエラボレーション」で実現できる点がある。
『実践Claude Code入門』との違いは、開発フェーズが体系的に定義されている点だ。Inception（計画・分析）、Elaboration（要求の詳細化）、Construction（実装）という3フェーズが定義されており、各フェーズで求められる成果物や判断基準が明確に規定されている。同書籍の方法では仕様に曖昧さが残っていても実装に進んでしまいがちだが、AI-DLCでは曖昧なままで次のフェーズに進まないよう、プロンプトが整備されているのだ。
吉田氏はデモとして、AI-DLCベースでの開発の流れを実演した。「ECサイトを作りたい」と入力すると、何を作りたいかを具体化するための的確な質問集が提示される。これはInceptionフェーズに対応するもので、これらに回答しなければ、次のフェーズへ進むことはできない。
AI-DLCのリファレンスには、コアワークフローとInceptionやConstructionなどフェーズごとのルール集が整備されており、これがまさにAIエージェントの振る舞いを制御するステアリングポリシーとして機能している。そしてAI-DLCでは、フェーズごとに別々のルールファイルが用意され、必要な部分を必要に応じて読み込む設計のため、コンテキストの浪費も抑えられている。
加えて、状態管理や監査証跡のためのファイルも用意されており、すべてのやり取りがタイムスタンプ付きで記録される。このように、書籍の方法で課題となっていた点が、AI-DLCではいずれも体系的に解決されているのだ。
「実は、仕様駆動開発において最も大事な要素は、仕様書ではなくステアリングポリシーの整備です。AI-DLCを知っているだけで、仕様駆動開発のレベルが一気に上がるはずです」（吉田氏）
最後に吉田氏は、この半年でベストプラクティスのレベルは明らかに向上しており、仕様駆動開発はもはや「やってみる」段階を過ぎて「やるのが当たり前」の時代に突入したと総括した。「『実践Claude Code入門』を入り口としつつ、AI-DLCのような発展的フレームワークも視野に入れながら、ぜひ仕様駆動開発に取り組んでほしい」と呼びかけ、講演を終えた。
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