Y.ITOH

旅客機と鉄道が大好き。オンキヨーとSTAXの音が好み。主な被写体は旅客機とねこ。「はてしない物語」が人生のバイブル。初代機長・城達也氏のジェットストリームを愛聴。ソフトウェア技術者。ディジタル回路設計・製作はたしなむ程度。全日空マリンジャンボをこよなく愛した。

[Y.ITOH @marinejumbo]

東京地下鉄10136Fに乗車。ひさしぶりの10000系。有楽町線から直通の普通列車。

[Y.ITOH @marinejumbo]

東武51096Fに乗車。準急。ロングシート状態の50090型に乗るのはひさしぶり。

[Y.ITOH @marinejumbo]

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[nwiizo @nwiizo]

👻
AI時代の「技術的負債」の変質ー概念の終焉と再解釈、エージェントと共に向かう先 というタイトルで登壇します

https://t.co/sgspwHV4Wj

#技術的負債con_findy

[Y.ITOH @marinejumbo]

H5系+E6系が、北与野駅付近を南下。

[Y.ITOH @marinejumbo]

#川越線 下り列車は、およそ7分遅れで大宮を出発。

[Y.ITOH @marinejumbo]

こないだは乗降扉の不具合で、目の前で運転取り止めになった東武11005F。今日はちゃんと乗れた。

[Y.ITOH @marinejumbo]

2026年 11月26日（木）27日（金）に開催する
「アーキテクチャConference 2026」に申込みました！ https://t.co/9sgfhIokRE #アーキテクチャcon_findy

[コムテ @commte]

ハーネス全体像をつかむのにいい記事だった。AIが自力で知りようのない情報を渡す仕組みだけが差を生むこと、逆にリトライや完了前チェックはもう差が出ないことが分かった。最初から作り込まない、というのは覚えておきたいね
https://t.co/umHbHlmDZQ

[Y.ITOH @marinejumbo]

実演！ミノ駆動さんにAI製のコードを叩き直してもらった に参加を申し込みました！ https://t.co/9oxNC9gRu9 #ミノ駆動vsAI_LAPRAS

[増田 亨 @masuda220]

なかなか鋭い洞察。
戦略面では、全社統一モデルではなく限定された文脈ごとの個別モデルの連係を重視する。
戦術面(実装技法)ではアプリケーション特化のデータ型が重要。
エヴァンスの原著の時代のオブジェクト指向プログラミングはミュータブル中心だったが、現代的なオブジェクト指向プログラミングはイミュータブル重視に変わって来ているという流れ。イミュータブルなオブジェクトとしてアプリケーション特化のデータ型を表現するプログラミングモデル。
クリーンアーキテクチャの評価が秀逸。

[Y.ITOH @marinejumbo]

#東武東上線 下り列車は、およそ20分遅れで川越市を出発。

[Y.ITOH @marinejumbo]

川越駅（ #東武東上線 ）。東武11005Fが下り列車として到着するも、乗降扉の不具合で運転打ち切り。

[Y.ITOH @marinejumbo]

H5系+E6系が北与野駅付近を北上。

[Shin丨AI×プロダクト開発の専門家🤵🏻 @shin_sasaki19]

AIでコード生成が劇的に速くなった。なのに、ソフトウェア開発全体は思ったほど速くならない。なぜか？

Anthropicが公開した『AI-Native SDLC Playbook』の答えは明快で

「コードは、もうボトルネックではない」

AIエージェントによって実装が数時間まで縮むと、別の問題が発生します。

・企画と要件整理は人間待ち
・レビューとテストも人間待ち
・リリース承認は週次会議待ち
・セキュリティ部門の人数はそのまま
・生成されるコード量だけが急増
レビュー待ちの列は伸びる一方。すべてを人間が目視すれば開発は止まり、急いで流せば品質と統制が壊れます。

実装だけAI化しても、開発全体はAIネイティブにならないというわけです。

■ SDLCを「工程」から『成果物のループ』へ
Anthropicが提案するのは、企画、設計、実装、テスト、デプロイ、保守の6工程すべてにAIを組み込むこと。

ただし、人間を外す話ではありません。人間の判断を、作業のたびではなく重要なゲートへ集中させる設計です。

・企画
アイデアの発案者がClaudeと対話し、何を、なぜ、誰のために、どの制約下で作るのかを「intent.md」に記録。プロダクトオーナーが誤解を修正して承認
・設計
承認済みの「intent.md」から「spec.md」を生成。ブランド、セキュリティ、法務、UXのルールはスキルとして適用し、矛盾や懸念だけを人間へ提示
・実装
いきなりコードを書かせず、まずPlan Modeで変更ファイル、作業順序、リスク、検証方法を「plan.md」に記録。エンジニアが承認してから実装へ移行
・テスト
AI自身がテスト、ビルド、画面キャプチャーを確認し、合格するまで修正。バグ修正では先に失敗するテストを固定し、AIが都合よくテストを書き換えることもフックで防止
・デプロイ
AIがPRを複数の観点でレビューし、指摘の重要度も分類。人間は全行を読み直すのではなく、「意図どおりか」「許容できるリスクか」に集中
・保守
本番環境の異常を決定論的な監視で検知し、AIが原因を診断。必要なら新しい「intent.md」を作り、企画へ戻して次の改善を開始

承認済みの「intent.md」が設計を動かし、「spec.md」が計画を動かし、マージされたPRがデプロイを動かし、本番の異常が次の「intent.md」を生む循環。
開発が、直線からループへ変わります。

■ 組織の暗黙知を「AIが実行できる形」に変える
個人的には、ここが最も重要でした。

AIに毎回うまく指示するのではなく、組織の知識そのものを実行可能にする設計です。

・「CLAUDE.md」
アーキテクチャ、コマンド、規約、AIが繰り返す失敗を記録。新入社員が初日に必要な知識へ圧縮
・スキル
セキュリティ基準やAPI設計など、全案件で一貫して適用したい組織ルールをコードと同じように版管理
・フック
保護対象の編集、認証情報の混入、本番デプロイなどを機械的に許可、確認、拒否。スキルが「助言」なら、フックは『強制』
・継続的な評価
実務から20〜50件のタスクを集め、AIの設定変更を回帰テスト。モデル、プロンプト、スキルが変わっても品質を保てるかをCIで検証
つまり、AIが書くコードだけをテストするのではありません。

AIを動かす「CLAUDE.md」「スキル」「フック」まで、本番ソフトウェアとしてテストする発想です。さらに本番事故は評価項目へ追加し、同じ失敗を繰り返さない仕組みへ変換。

■ 人間の仕事は「作業」から『判断と統制』へ
一人のエンジニアが複数のAIセッションを別々のworktreeで並行稼働させ、定型的な検証はサブエージェントへ委任。エンジニアの仕事は、コードを書くことから複数の仕事を操縦し、成果物を評価することへ移ります。

ただ、AIの自律性を上げるほど、ガバナンスを弱めてよいわけではありません。

むしろ逆です。何をAIに許可し、どこで止め、誰が承認し、何を証跡として残すのか。これらを会議や属人的な注意力ではなく、版管理された成果物、権限、サンドボックス、フック、テストとして埋め込む必要があります。

AIネイティブ開発の本質は、「AIにたくさんコードを書かせること」ではありません。

人間が担っていた引き継ぎ、確認、統制、学習まで機械可読にし、人間の判断を本当に必要な場所へ集約すること。
コードがボトルネックではなくなった次に問われるのは、組織が『意図を明確にする速度』『品質を検証する速度』『安全に承認する速度』です。

AIツールを配るだけで、会議、チケット、レビュー待ちが以前のままなら、開発速度も以前のまま。速くすべき対象は、コーディングだけではなかったお話。
https://t.co/wUzUwAQUaN

[Y.ITOH @marinejumbo]

今日の帰りは、今朝と同じく東武11661F+11441F。

[Y.ITOH @marinejumbo]

こないだ見かけたラッピングの施されたE5系が、北与野駅付近を南下。東京ディズニーシー開園25周年を記念するものらしい。明るい時間帯に見られたのはよかったが、写真を撮る余裕はなかった。

[Y.ITOH @marinejumbo]

荷物専用新幹線になったE3系がE5系とともに北与野駅付近を南下。

[Y.ITOH @marinejumbo]

幕張じゃあなくて、舞浜だったね。

[Y.ITOH @marinejumbo]

幕張の方の夢の国っぽいラッピングの施されたE5系が、E6系と共に北与野駅付近を南下。何度か見かけたことがあるが、未だしっかりと観察できていない。

[Y.ITOH @marinejumbo]

幕張の方の夢の国っぽいラッピングの施されたE5系が、E6系と共に北与野駅付近を南下。何度か見かけたことがあるが、未だしっかりと観察できていない。