NTTデータの茂呂 範さんが Zenn に投稿した記事「設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ」が大きな反響を呼んでいる。2025年10月から2026年3月の6ヶ月間、設計書・ソースコード・テストケースの一切を AI に生成させ、社員はレビューのみに徹したという取り組みだ。
プロジェクト概要
- 期間: 2025年10月〜2026年3月（約6ヶ月）
- 対象: 商用システムのサブシステム（グリーンフィールド開発）
- アーキテクチャ: TERASOLUNA（NTTデータ標準）+ AWS
- 利用 AI: GitHub Copilot
- 体制: 社員3名（開発担当 + 経験豊富なメンター社員で構成）
社員は設計書・ソースコード・テストケースを1行も手で書かなかった、というのが最大の特徴だ。
AI ネイティブ開発の実態
ファイル構成と規模
.github ディレクトリだけで133ファイル、約9,000行（空行除く）のコードが生成された。プロンプト定義やワークフロー設定も含め、インフラ構成に至るまで AI が出力したものをレビュー・採用している。
コンテキスト管理の工夫
LLM のコンテキストウィンドウ制約に対処するため、以下の設計方針を採用した。
- 個別ファイルをできるだけ小さく保つ
- ファイル間参照を最小化し、コンテキストの柔軟性を維持する
INPUT/OUTPUT 仕様書へのシフト
従来の詳細設計書は「処理フロー」を細かく記述するものだった。今回は発想を転換し、INPUT/OUTPUT 仕様のみを AI に渡す アプローチを採った。ロジックの実装は AI に委ねることで、設計書の記述コストを大幅に削減している。
反響：大手 vs. 個人開発者
このアプローチに対し、個人開発者の @HAL1986____ 氏は X (Twitter) で次のようにコメントした。
さすがNTTデータ、という感じ。 正直、このレベルを本気でやられてしまうと、純粋な開発力では全く太刀打ちできないのよな。 僕らは大手に出来ない戦い方をしないとダメだな。
組織として標準アーキテクチャ・標準ツール・大規模なレビュー体制を揃えた上で AI を活用する大企業と、個人や小規模チームが同じ土俵で戦うことの難しさを端的に表している。
大手企業が AI をエンタープライズの開発プロセスに正式に組み込み始めた今、スモールチームが取るべき戦略は「大手が苦手な領域」への集中と差別化かもしれない。
まとめ
NTTデータの事例は、AI 駆動開発が「実験」ではなく「本番商用システム」レベルに到達したことを示す重要なマイルストーンだ。
- 設計書の書き方を INPUT/OUTPUT 仕様書にシフト
- コード・テストの生成を AI に全面委任
- 社員はレビュー・品質担保に集中
この流れは今後さらに加速するだろう。開発者が問われるのは「コードを書く力」より「AI の出力を正しく評価・修正できる力」になりつつある。