AI-DRIVEN DEVELOPMENT · IMPLEMENT-PROCESS

あなたが寝ている間に
AIチームが設計から
デプロイまで
終わらせます。

やりたいことを渡すだけで、専門のAIエージェントたちが要件定義・設計・実装・テスト・レビュー・デプロイを手分けして進めます。完了条件は「合格 / 不合格」で自動判定され、満たされるまで何度でも自律的に仕上がります。朝起きたら、レビュー依頼が届いている。そんな開発体験を。

23:47 → 07:12 ・ エージェント 7 名稼働中
01 / AUTONOMY

AI チームが相互に働いて、
自分で完成させる。

開発 → レビュー → テスト → 受入判定。エージェント同士がチームとしてサイクルを相互に回し、 完了条件を満たすまで、あなたが寝ている間に走り切ります。
開発
レビュー
テスト
受入判定
自律 TEAM LOOP

ガードレールの上で、AI が完成まで走り切る。

開発 → レビュー → テスト → 受入判定。エージェント同士がこのサイクルを 相互に回し、不合格を検知すると原因を特定 → 担当が修正 → 再判定と自律でループします。 人間が必ず見ないといけないところに絞ってレビューを投げることで、AI と人間のちょうどいい働き方を実現します。

100%
合格まで自動ループ
0
未判定マージ
AUTONOMY LOG · live 03:14 — 05:42
03:14受入判定 — 全 12 項目チェック … 不合格 2 件 / 合格 10 件
03:14思考:不合格項目を原因別に分類。テスト失敗 1 件、ログ欠落 1 件。
03:15判断 — 実装担当を再起動 (人間に戻す必要なし)
03:22実装担当DELETE /tasks/:id に監査ログを追加
03:31テスト担当 — 監査ログの E2E を追記、再実行 … 合格
03:34受入判定 — 再判定 … 不合格 1 件
03:34思考:手動テスト項目は自動化可能。条件を書き直す。
04:02レビュー担当 — プレビューレンダリングを自動検証へ変換
04:48受入判定 — 全 12 項目 … 全て合格
05:42完了 — レビュー依頼を起票 (人間の介入ゼロ)
7
Phase / Implement
12+
Specialized Agents
100%
Acceptance Gated
自律
Convergence Loops
02 / WHY

AI 開発の
“なんとなく”を、
仕組みで解く。

AI に任せるほど、レビュー負荷・テスト漏れ・設計の崩壊が増える。 このハーネスは、プロンプトではなくプロセスで品質を担保します。
01

AI がやってることを
理解せず進める

要件分析 → UML → API → DB → テスト戦略まで設計書に落とし、人間がレビュー・承認してから実装へ。AI が何を作っているかを常に把握できます。

02

セキュリティが
後回しになる

セキュリティ担当エージェントが入力バリデーション・認証・認可・暗号化・WAF・セキュアな接続などを全タスクで自動監査。OWASP Top 10 を踏まえた基準で担保します。

03

レビュー知見が
活かされない

指摘は汎化され、ハーネスが知識として管理。次の開発で全エージェントが参照します。

03 / IMPLEMENT-PROCESS

依頼からデプロイまでを
7 フェーズで自動化。

依頼を受け取った瞬間から、要件定義 → 設計 → 実装 → テスト → レビュー → デプロイまで、 役割ごとのエージェントが順序立てて、決められたルールで進行します。
01
Intake

issue 開始

やりたいこと・背景・制約を読み取り、作業ブランチを準備。コードは一行も書かずに、まず状況を整理することから始めます。

issue 開始 · スコープ整理
  • ゴールと制約を読み取り、対象範囲を確認
  • 作業ブランチを準備し、以降のフェーズへ引き渡し
  • 「いきなり書き始めない」を最優先ルールとして遵守
02
Requirements

要件定義

「何が出来ていれば完成か」を、曖昧さのない言葉に落とす。ユースケース・非機能要件・完了条件を、テスト可能な形まで分解します。

→ 要件書 / 完了条件
  • ユースケース・シナリオ・対象外スコープを明示
  • 完了条件を「自動テストで確認できる形」に翻訳
  • セキュリティ・可用性などの非機能要件を要件書に固定
03
Design

設計とタスク分解

API・DB・画面構成・ロギング・テスト戦略までを、設計書とタスクリストに必須成果物として書き出す。承認なしに実装へは進めません。

→ 設計書 / タスクリスト
  • UML・ER 図・API 型定義まで図と文書で明示
  • 1 タスク 2h 以内に分解、依存関係と優先順位を整理
  • ⛔ 人間の承認なしに次フェーズへ進まない
04
Build

実装・テスト・レビュー

実装担当とテスト担当が並列で動き、続けてレビュー担当と知見担当が並列でコードをチェック。あなたが寝ている間に進みます。

実装 ∥ テスト ∥ レビュー ∥ 受入チェック
  • 実装担当:設計書に沿ってコードを書き起こす(TDD 準拠)
  • テスト担当:Unit / Integration / E2E を構築
  • レビュー担当+知見担当:過去の指摘を参照して二重チェック
  • 受入判定エージェントが「合格 / 不合格」を自動判定
05
Deliver

PR作成とレビュー依頼

変更解説書(Mermaid フロー付き)を自動生成し、既存のレビューテンプレートを尊重したままレビュー依頼を起票。要件・設計・TODO・解説と一緒にPR提出されるので、人間もレビューしやすく、品質を担保できます。

→ レビュー依頼を起票
  • 変更の種類ごとに整理された履歴を自動で残す(後から追える)
  • レビュー依頼本文に完了条件の充足状況+手動テスト項目
  • 変更をグラフィカルにPR上に表示
06
Review Loop

レビュー対応と知見の蓄積

レビュー指摘を取得し、方針を確認 → 修正 → 指摘ごとにコミットして返信 → 汎化してハーネスに知識として蓄積する、クローズドループ。

指摘 → 修正 → 返信 → 学習
  • Bot / 人間のレビューを分離して時系列で提示
  • 指摘ごとに対応し、どこで対応したかわかるよう返信
  • レビュー対応を汎化し、ハーネスが知識として永続化
07
Deploy

デプロイ

レビュー後の動作確認環境へのデプロイ、本番デプロイまでをエージェントに指示して実行できる。本番デプロイはインフラ担当エージェントが安全性を担保します。

ステージング → テスト → リリース
  • テストとセキュリティスキャンを通した上でだけ本番へ進む
  • デプロイ後のメトリクスとログを自動でチェック
  • 異常時はロールバックとエスカレーションを提案
04 / SUB-AGENTS

専門家の
AI チームで走る。

PM業・設計・セキュリティ・実装・テスト・レビュー・受入判定など、 各領域の専門エージェントがチームとして動きます。
Implement
実装担当

設計書に沿ってコードを書き起こす。既存プロジェクトの慣習を尊重した実装を行います。

Test
テスト担当

Unit / Integration / E2E を構築し、テストピラミッドに沿ったカバレッジ 80%+ を目標。

Review
レビュー担当

機能・型・命名・依存・エラーハンドリングを静的にレビュー。レビューキューを作りません。

Knowledge
知見担当

ハーネスに蓄積された過去のレビュー知見を参照しながら、コンテキスト付きで再レビューを行います。

Gate
受入判定担当

完了条件を「合格 / 不合格」で自動判定し、全て合格になるまで実装フェーズをループします。

Security
セキュリティ担当

入力バリデーション・認証・認可・暗号化・WAF・セキュアな接続などを OWASP Top 10 に準拠して全タスクで自動監査します。

Infra
インフラ担当

CDK / SAM / Terraform の構成とコスト・セキュリティをクラウド別に二層レビュー。

Database
DB 担当

DB マイグレーション生成・ロールバック計画・データ整合性検証を実施。大量データテーブルのオンラインスキーマ変更にも対応します。

05 / FEATURES

ハーネスが
備える機能。

Skills・Rules・Hooks・Sub-Agents・LLM Wiki を備えています。 プロンプトより、仕組みで品質を出す。

計画・承認・自動判定

設計書とタスクリストが揃うまで実装に進めず、人間のレビューと明示承認が必須。完了条件も自動テスト・セキュリティ・手動チェックの 3 経路で判定し、無言の反映を禁止します。

AI が自律で動く

開発・レビュー・テスト・受入判定のサイクルをエージェント同士が相互に回し、完了条件を満たすまで自律でループ。人間は要所だけ確認すれば完成します。

レビュー知見の永続化

レビュー指摘は汎化され、ハーネスがトピック別に LLM Wiki として蓄積。次の開発から全エージェントが自動参照します。

安全装置

危険コマンドブロック、機密検知、自動フォーマット、push ゲートなど 10+ のゲートウェイを用意。

ハーネスが知識を管理

開発ナレッジを相互リンクされた Wiki 形式(LLM Wiki)で管理。AI が必要な項目だけ検索して参照するので、コンテキスト圧迫を回避し、プロジェクトを重ねるほど賢くなります。

レビューしやすい PR

変更解説書付きの PR を作成。既存のレビューテンプレートを尊重して起票するので、人間がレビューしやすい。

06 / COMPARISON

素の AI コーディング
どう違うか。

プロンプト最適化では埋まらない、プロセスと成果物の決定的な差。
項目
素の AI コーディング
Clickan Harness
計画
任意
要件定義 / 設計書 / セキュリティ / 受入条件 / タスクリストなど必須
完了条件
口頭・主観
合格 / 不合格 を自動判定
レビュー / PR
1 パス・属人化、差分のみ
レビュー担当+知見担当が並列チェック、人間が読みやすい形で PR 提出
知見の蓄積
無し
ハーネスが知識管理(LLM Wiki)
安全装置
任意
強制
07 / INSTALL

既存プロジェクトに
3 ステップで導入。

Microsoft の APM(Agent Package Manager)に対応。 apm install するだけで、 スキル・ルール・安全装置・LLM Wiki を既存慣習を尊重しながらまとめて導入します。

3 ステップで導入

APM がスキル・ルール・安全装置の依存関係を解決してくれるので、 プロジェクトのルートで実行するだけ。同名スキルはスキップされ、既存のツールチェーンを壊しません。

01APM をインストールbrew install microsoft/apm/apm または pip install apm-cli
02ハーネスを追加apm install Clickan/ai-driven-development
03初期セットアップ:Agent から /setup-ai-dev を呼んでプロジェクトに合わせて初期化
# 1. APM(Microsoft)をインストール
brew install microsoft/apm/apm
# または: pip install apm-cli

# 2. プロジェクトにハーネスを追加
apm install Clickan/ai-driven-development

# 3. Agent で初期セットアップ
> /setup-ai-dev

# 4. タスクを実装
> このタスクをお願いします #119
→ issue開始
→ 要件定義 / 設計 ✓ 完了条件 明文化
→ 実装 ∥ テスト ∥ レビュー ∥ 受入チェック ✓ 全て合格
→ レビュー依頼 起票 ✓ 納品 #119
NOTE

本ハーネスをインストールいただけるのは、弊社(株式会社 Clickan)とご契約いただいた個人・企業のお客様に限ります。導入をご検討の場合は、まずは お問い合わせ ください。

08 / FAQ

よくある質問

導入前のよくある疑問にお答えします。詳細は GitHub のリポジトリ README をご参照ください。

既存プロジェクトの構成を壊しませんか?

既存のディレクトリ構成・テストフレームワーク・CI/CD・リンターを優先します。同名スキルはスキップ、hooks はマージのみ。

Claude Code 以外でも使えますか?

Codex や Gemini CLI など、複数の AI エージェントで使えます。Skills / Rules のフォーマットは AGENTS.md / CLAUDE.md 互換で、共通利用することを前提に設計しています。

どの言語に対応していますか?

TypeScript・Python・Go・Rust・Java・Kotlin・Swift の言語別ルールを同梱。プロジェクト既存の規約があればそちらを優先します。言語やフレームワークは追加可能です。

完了条件が合格にならないときは?

自律的にループして収束を試み、収束しない場合は指揮官(Claude)からユーザーにエスカレーション。無理に合格を偽装しない設計です。

安全で高品質な
AI 開発を。

Clickan の AI 駆動開発ハーネスについて、オンライン説明会でご案内します。導入の最初の一歩を。