AI駆動開発の基本はTDD

やはり、AI駆動開発の基本はTDDか。

FAANG（現Metaなど）流のvibe code 実践方法。

AIをテスト駆動開発やコードレビュー支援に組み込むことで、設計からリリースまでのスピードが約30％向上。重要なのは「設計 → レビュー → 分割実装 → テスト → 本番」の流れにAIを溶け込ませること。

具体的なやり方と使い方例

1 設計文書から開始

技術設計ドキュメントを作成し、シニアエンジニアによる徹底レビューで課題を洗い出す。

例：

- 「この要件を満たすアーキテクチャ案を3つ提案して」

- 「既存システムとの統合リスクを洗い出して」

2 開発前準備

サブシステムごとの詳細を文書化し、PM/TPMとバックログ整理やスプリント計画を策定。

例：

- 「この機能をユーザーストーリーに分割して」

- 「1スプリントで消化可能なタスクに分解して」

3 ソフトウェア開発（TDD）

まずAIにテストコードを書かせ、その後に実装をAI支援で効率化。

例：

- 「この仕様を満たす単体テストを書いて」

- 「境界値やエラーパターンを含むテストケースを生成して」

- 「このテストが通る関数を実装して」

4 コードレビュー

二人のエンジニアによる承認が必須。AIはレビュー補助として改善提案やバグ検出に活用。

例：

- 「このコードをレビューして改善点を指摘して」

- 「可読性を高めるリファクタ案を出して」

5 テストとリリース

ステージングで検証し、問題なければ本番にリリース。

例：

- 「このテスト結果をまとめてリリース判定に必要な観点をリスト化して」

- 「ステージングと本番環境の差分を洗い出して」

使い手のスキル、経験、手法で、「これは世の中が変わる」と、「変わるわけねーだろ」が大きく変わる