「とりあえずAIで作った」アプリに潜む落とし穴 仕様駆動開発で実現する持続可能なPoC：“試せる組織”をどう作るか

生成AIによる「バイブコーディング」が普及する中、PoC（概念実証）の形骸化や技術負債という壁に直面する企業もある。PoCを単発で終わらせず、実装へ繋げる「仕様駆動開発」の核心を解説する。AI時代の競争力を左右する、真に“試せる組織”の作り方とは。

[平田大祐（モンスターラボ）, 編集：村田知己，株式会社モンスターラボ]

　アイデアは豊富にあるものの「形にできない」ままで終わってしまう。そのような企業の悩みがいま、変化の入口に立っています。生成AIの進化によってあらゆる挑戦のハードルが下がる中、いま企業に問われているのは、新たなアイデアを“どれだけ早く試し、どれだけ早く学べるか”という組織の力です。

　生成AIの普及によって、バイブコーディングに代表される自然言語ベースのプロトタイピングが一気に広がり、アイデアを形にしてPoC（概念実証）に着手するまでの距離は大きく縮まりました。一方で、試作のスピードが上がるからこそ、再現性や業務要件との整合性、将来的な運用をどう見据えるかといった点が、いわゆる「技術負債」という文脈でも語られるようになっています。こうした状況を踏まえ、PoCを単発で終わらせず、次の検証や実装につなげるために、いま何が求められているのでしょうか。

　本稿では、AIが理解すべき文脈（目的・制約・前提）を体系的に設計する仕様駆動開発という考え方を軸に、企業内がPoCを継続的に前進させるための視点を整理します。

プロフィール

平田 大祐（株式会社モンスターラボ APAC地域 CTO）

2004年にIBMグループへ入社し、IBM ITスペシャリストとしてシステム開発に従事。2009年からはベンチャー企業にて、受託開発、コンテナ型無人データセンターの管理システム、ドローン開発など、ソフトウェアからハードウェア開発まで幅広く関わる。

2015年にチーフテクノロジストとしてモンスターラボへ入社。2018年より最高技術責任者である執行役員CTOに就任し、エンジニア組織全体のマネジメントを担当。2019年からはAPAC地域CTOとしてグローバルに領域を広げ、2023年より常務執行役員を務める。

「バイブコーディング」が生んだ新潮流と課題

　バイブコーディングとは、自然言語を使ってUIやプロトタイプを含むアプリケーションを試作する手法です。企画部門の担当者がプロンプトでAIに指示し、モックアップを生成することで、開発チームと連携せずにいち早くPoCの第一歩を踏み出せるようになりました。

　企画段階で生成AIによるモックアップ提出を義務化し、アイデアの可視化を組織的に促進するなど、“アイデアを即プロトタイプ化”するサイクルによって、試す文化が根付いた企業もあります。バイブコーディングの普及は「PoCに着手するまでの距離」を劇的に縮め、アイデアを素早く形にできる環境を企業にもたらしました。

　しかし、バイブコーディングは文字通り「Vibe」（雰囲気・直感）でコードを生成するため、コードが構造化されておらず拡張性や保守性が欠落しがちです。「PoCで動いたコードを本番でも使いたい」という要望に対し、エンジニアが「作り直した方が早い」と絶望する――。こうしたすれ違いが、PoCを次のステップへ進める際の課題として浮かび上がっています。

仕様駆動開発という新しい開発思想

　そこで、バイブコーディングで生まれたPoCの新たな潮流を、業務活用レベルへと進化させるアプローチとして注目を集めているのが「仕様駆動開発」という手法です。これは、AIにただ命令を与えるのではなく、「目的」「制約」「前提条件」といった文脈（＝仕様）を事前に明確に設計・構築・管理することで、生成AIをより効果的に活用する手法です。

　近年、個別のプロンプト設計だけでは良いアウトプットが出ず、「コンテクストこそがアウトプットの精度を左右する」と指摘する開発者もいます。コンテキストとは、過去の会話履歴や、モデルが参照すべきナレッジ、業務フローにおける作りたいツールの位置付けなどの背景情報のことです。これらをAIが理解できるよう整理することで、非エンジニアでもAIと協働して動くプロトタイプを生み出せる環境が整いつつあります。

　実際に、当社が開発したPoC開発プラットフォーム「MonstarX」の例では、顧客が提供したRFPを基に1時間以内で動くプロトタイプを作成し、顧客と共に迅速なPoC推進を実現しました。これにより、従来の半年〜1年かかる検証プロセスを大幅に短縮し、企画から実装までの期間を縮めることも可能になります。

MonstarXを活用して作成したプロトタイプ例（出典：モンスターラボ画像）

　ここで強調したいのは、PoCの進め方が根本的に変わったわけではなく、AIの進化によってPoCに着手するまでの期間が縮まっているという点です。仕様駆動開発によりプロトタイプの精度と再現性が高まることで、「試す → 学ぶ → 改善する」というPoCのループを途切れさせずに高速で回しやすくなります。

仕様駆動開発の基本的な進め方

　仕様駆動開発を実践する手段は1つではありません。エンジニアの開発現場においては、あらかじめ定義された仕様を前提に、コーディングエージェントなどの開発支援ツールを使うアプローチが広く採用されています。一方で、非エンジニアが主導してPoCを進めたい場合には、仕様設計からプロトタイプ作成までを一貫して実行できるSaaSが有効な選択肢となります。

　いずれの場合においても重要なことは、AIにいきなりコード生成を指示するのではなく、AIが理解すべき前提や目的を先に整理することです。その流れは、次の3つのステップに分けられます。

1．まず「仕様」を言語化する

　最初に、今回のPoCで何を確かめたいのかを明確にします。具体的には、以下のような観点を整理します。

• 何を目的として検証するのか
• どこまでをPoCの対象範囲とするのか
• 業務上の制約や前提条件は何か

　こうした内容をドキュメントにしておくことで、人と人の間だけでなく、AIとも前提を共有しやすくなります。

2．仕様を前提にAIへ指示を与える

　整理した仕様を基に、AIにプロトタイプの生成を依頼します。この段階では、完成度の高い成果物を求めるというよりも、仮説を形にして確認することが主な目的となります。

　重要なのは、「何を作らせるか」だけでなく、「どのような条件や前提の下で作るのか」を伝える点にあります。これにより、AIの出力をより業務文脈に沿ったものに近付けられます。

3．アウトプットを見ながら仕様を更新する

　従来のウォーターフォール型開発では「仕様 → コード」という一方向の流れを前提とすることが多く、仕様の変更は手戻りとして扱われがちでした。一方、AIを活用したPoCでは、仕様を固定するのではなく、アウトプットを通じて仕様そのものを更新していく改善ループを前提にプロセスを設計します。

　このように、「仕様 → 出力 → 仕様の更新」という往復を繰り返すことで、PoCの精度と再現性を段階的に高められるようになります。

AI時代の競争力を生む“試せる組織”をどう作るか

　本稿ではここまで、バイブコーディングの課題や、生成AIを適切に活用することでその課題を克服する仕組みについて論じました。企業に求められるのは「AIをどう使うか」だけではなく「AIを生かしてどれだけ早く試し、どれだけ早く学べるか」という視点です。

　AIを活用すれば、誰もが自らの仮説をすぐに形にし、実際に動かして検証できます。完璧な計画を立ててから動くのではなく、小さく試して素早く学び、次の挑戦へとつなげる。この”試行と学習のループ”こそが、変化の速いAI時代において、組織の競争力を高める原動力となります。そのような組織において、プロトタイプは単なる試作物ではなく、組織の思考を前に進めるための対話の起点になります。AIはその試行を支え、加速させる最良のパートナーとなるのです。

　とはいえ、AI単体では目覚ましい成果は上げられません。新たなアイデアを迅速に形にしながらアジャイルに試行錯誤を重ねる姿勢や、小さな失敗を許容しながらカイゼンを積み重ねる文化こそが、AIの真価を引き出す土壌となります。そのためには、個人の挑戦を歓迎し、チームが失敗から学び合い、仮説検証を素早く繰り返せる環境を整えることが欠かせません。権限や情報を一部の人に制限するのではなく、誰もが「試していい」と思える心理的安全性と文化的土台も必要です。

　新たなテクノロジーが文化を育み、文化がテクノロジーを進化させる。その循環の中でこそ、AIは変革を駆動する力を発揮するのです。