AI Development
AI自動開発
仕様を書けば、アプリが動く。
グランドリームは、人間が設計し、AIが実装する開発体制を構築。設計品質を維持したまま、開発スピードを飛躍的に向上させます。
Why
エンジニア不足でも、開発を止めない仕組み
エンジニアの採用競争が激化する中、「開発リソースが足りない」「外注コストが膨らむ」という課題はあらゆる企業に共通しています。
業界平均
GitHubコミットの
AI支援コード率
グランドリーム
AIエージェント
活用率
グランドリームでは、AIコーディングエージェントを「補助ツール」ではなく「開発プロセスの中核」に据えた社内基盤を運用しています。エンジニア全員が実戦活用し、活用率100%を実現しています。
SDD Flow
人間が設計し、AIが実装する
AIにコードを書かせるだけでは、品質の高いアプリケーションは作れません。まずエンジニアが設計を完了させ、その設計に基づいてAIが実装するフローを徹底しています。
設計
- DB設計
- API設計
- セキュリティ設計
- アーキテクチャ設計
作業指示
Issue
AI自動実装
- コーディング
- セキュリティチェック（OWASP Top 10）
- 自動テスト
- プルリクエスト
設計
- DB設計
- API設計
- セキュリティ設計
- アーキテクチャ設計
AI自動実装
- コーディング
- セキュリティチェック（OWASP Top 10）
- 自動テスト
- プルリクエスト
Design — 設計フェーズ
DB設計、API設計、セキュリティ設計、アーキテクチャ設計はすべてエンジニアが行います。セキュリティ要件も設計段階で定義するため、SQLインジェクション等の脆弱性を設計レベルで排除します。設計はコードと同じリポジトリで「仕様」として管理されるため、AIは常に最新の設計に従って実装を行えます。
この手法はSpec-Driven Development（SDD）と呼ばれ、GitHubが2025年にオープンソースツール「Spec Kit」を公開するなど、業界全体で採用が広がっています。
Implementation — 実装フェーズ
エンジニアが作業指示（GitHub Issue）を作成すると、AIエージェントが仕様を参照してコードを生成。OWASP Top 10ベースのセキュリティチェックを含む自動レビュー・自動テストを経て、品質基準を満たしたコードのみがマージされます。
エンジニアは上流の設計と最終判断に集中し、コーディング・レビュー・テストの大部分をAIが担います。少人数のチームでも、高い開発スループットを維持できます。
Platform
すぐに立ち上がる — 共通開発基盤
toB・toC問わず、多くのアプリケーションに共通する機能をあらかじめ実装済みの基盤を土台に、プロジェクト固有のビジネスロジックの開発にすぐ着手できます。
プロジェクト固有のビジネスロジック
開発工数の大部分をここに集中できる
共通開発基盤 — セキュリティ対策済み
認証・権限管理
Stripe決済
マルチテナント
CI/CD
IaC共通基盤自体も仕様として管理されているため、新規プロジェクトではこの基盤を土台に、プロジェクト固有の設計を積み上げる形で開発を始められます。
Comparison
AI自動開発がもたらす開発体制の変化
| 観点 | 従来の開発体制 | グランドリームのAI自動開発 |
|---|---|---|
| 設計 | 設計が曖昧なまま実装が進みやすい | 設計完了後にAIが実装。設計と実装が常に一致 |
| 開発速度 | 要件定義〜リリースに数ヶ月 | 設計完了後、数日〜数週間でリリース |
| 品質管理 | 人手のレビューに依存 | 仕様準拠 + AI自動レビュー + 自動テスト |
| セキュリティ | 開発者個人のスキルに依存しやすい | 仕様で定義 + 自動チェック + 基盤レベルで対策済み |
| リソース | エンジニア人数に比例 | 少人数チームで高スループット |
| 拡張性 | 機能追加のたびに設計を再確認 | 仕様を更新 → AIが差分を実装 |
従来
設計が曖昧なまま実装が進みやすい
グランドリーム
設計完了後にAIが実装。設計と実装が常に一致
従来
要件定義〜リリースに数ヶ月
グランドリーム
設計完了後、数日〜数週間でリリース
従来
人手のレビューに依存
グランドリーム
仕様準拠 + AI自動レビュー + 自動テスト
従来
開発者個人のスキルに依存しやすい
グランドリーム
仕様で定義 + 自動チェック + 基盤レベルで対策済み
従来
エンジニア人数に比例
グランドリーム
少人数チームで高スループット
従来
機能追加のたびに設計を再確認
グランドリーム
仕様を更新 → AIが差分を実装