仕様駆動開発試してみた
最近、仕様駆動開発（Spec-Driven Development） という言葉を耳にする機会が増えてきました。
AIエージェントがコードを書いてくれる時代だからこそ、仕様を中心に据えた開発プロセスが注目されているようです。(The GitHub Blog )
本記事では、実際に話題の spec-workflow-mcp というツールを使ってみた感想と、感想を記します。
仕様駆動開発とは？
従来の開発では、まずコードを書きながら仕様を決めていくスタイルが一般的でした。
しかし仕様駆動開発（SDD） は、最初に仕様（スペック）を明確に定義し、その後に設計・実装へと進むプロセスです。
仕様がソース・オブ・トゥルース（唯一の正しい情報源）になるため、開発途中で意図のズレや認識の違いが生まれにくくなる点が特徴です。(The GitHub Blog )
またGitHubやAWSなどの大手でも、この考え方をベースにしたツールやワークフローの提案が進んでいます。(note（ノート） )
spec-workflow-mcpとは
spec-workflow-mcp は、仕様駆動開発をサポートするためのツールで、MCP（Model Context Protocol） サーバーとして動作します。
GitHub で公開されているオープンソースで、リアルタイムのダッシュボードや VSCode 拡張を通じて、要件 → 設計 → タスク → 実装というワークフローを可視化できます。
公式リポジトリはこちらです：
🔗 https://github.com/Pimzino/spec-workflow-mcp
このツールは、単にAIにコードを生成させるだけでなく、ドキュメントを体系化しながら開発を進められる のが大きな特徴です。(株式会社一創 | )
使い方
日本語の詳しいドキュメントやブログ記事があるので外部リンクを参照するのが良いですが、基本的な流れは次の通りです。(Zenn )
- Steering（方針）文書を作成 プロジェクトの目的や制約、ガイドラインを明文化します。
- 要件定義（Requirements） 実装したい機能や非機能要件を詳細に書き出します。
- 設計（Design） どう実装するかの設計をドキュメント化します。
- タスク分解（Tasks） 実装すべきタスクを細かく分解して整理します。
- 実装（Implementation） タスクごとにコードを書き、進捗を更新していきます。
各段階は承認フローによって次に進むかどうかが管理されるため、「意図の消失」が起きにくくなる仕組みになっています。(株式会社一創 | )
私が使ってみた感想
結論：とても良い
個人プロジェクトでも業務でも試してみましたが、結論として とても良い というのが率直な感想です。
特に以下の点が印象的でした。
① 意図の消失が起こりにくい
AIエージェントにただ「作って」と頼むだけでは、出力されるコードの品質や方向性がエージェントによってブレやすいです。しかし spec-workflow-mcp では、仕様 → 設計 → タスク → 実装 の段階を踏むため、AIがコードを書く前に意図が明確になります。
これは仕様と実装の一貫性を担保するのにとても有効でした。([Zenn][6])
② ドキュメントが体系化される
要件定義書、設計書、タスク一覧などが自動的に整理・生成され、そのまま資産として残せる点 が素晴らしかったです。
過去に作った機能の背景や理由があとからでも追えるようになるので、メンテナンス性が格段に上がります。(株式会社一創 | )
③ 社内でのワークフロー統一にも役立つ
特に伝えたいのはここです。
AIエージェントの使い方が人によってまばらで、アウトプット品質が一定しない問題は多くの現場で起きています。
しかし 仕様駆動開発のプロセスを標準化してしまえば、AIの性質に依存せず一定の品質で開発を進められるようになります。
これは 開発ワークフローの社内統一化 に大きく役立つと感じました。
仕様書・設計書という共通の土台があると、チーム全体での認識合わせもずっと楽になります。
④ 生産性の向上
仕様 → 設計 → タスク → 実装 のサイクルをしっかり踏んでから実装に進むことで、思考が整理された状態でコードを書けるようになります。
AI の力を使いながらも、要件定義と設計という「人間の知見」を最初にしっかり積み上げられる点が良かったです。
個人プロジェクトレベルであれば、10倍以上の生産性 は簡単に出せるのでは？と思っています。。
まとめ
spec-workflow-mcp を実際に触ってみて、「仕様 → 設計 → タスク → 実装」という開発サイクルが、AIが強力になった今だからこそ、スピード感を持ちつつ、質の高いアウトプットを出す要素となったように感じます。
もはやコードではなく、自然言語での開発に近い気がしています...（思っていたよりも早く来た）
AIエージェント任せの開発が増えるこれからの時代、良い仕様を作ることこそが、品質の高いソフトウェアの鍵かもしれません。
ぜひ皆さんも一度試してみてください。仕様駆動開発は、きっと新しい視点となると思います。