Evidence-Anchored Co-developmentEAC方法論
証拠駆動・実証還元のAI協働開発

AI活用の成否を分けたのは、AIの賢さではありませんでした。依頼の前に渡す文脈と、受け取った後の検証です。EACは、AIに草案・調査・実装・実行を通しで任せ、人間は3つのゲートで判断する開発手法です。

解説動画:EAC方法論の全体像確認中…
正本

原本(設計書・コード・画面・依頼文)と、対象バージョンの実環境で得た実行結果だけを正本とします。判読の補完や未実行の手順は、確定した事実として書きません。採用する案とセキュリティ境界は人間が持ちます。

2種類のAI開発ツール 約410件の会話・セッション 105プロジェクト 63件の蓄積ルール 6フェーズ・3ゲート
Lifecycle

6つのフェーズと3つの人間ゲート

各フェーズの終了条件を満たしてから次へ進みます。人間が止まるのは ◆ のゲートだけで、それ以外はAIが証拠を添えて通しで進めます。提出・送信の判断(G3)は、Returnで文書を実行結果に合わせたあとです。フェーズを選ぶと、役割と終了条件が表示されます。

解説動画:6つのフェーズと3つのゲート確認中…

6. Codify で残したルールが、次の案件の 1. Frame と 2. Ground を短くします。案件を重ねるほど速くなる循環です。

Principles

12の原則

原則は5つの動詞にまとまります。どれも、実際の案件で起きた書き直しか、ルール化に至った判断に対応しています。

解説動画:12の原則確認中…
Playbooks

作業類型別の進め方

工程は共通で、渡すもの・任せること・確かめ方が類型ごとに変わります。迷ったら、該当する類型の4項目を上から埋めれば依頼文ができあがります。

解説動画:作業類型別の進め方確認中…

Frame · G1

依頼カードを作る

Frameフェーズの成果物です。必須の9項目がそろうと、ゲートG1に進めます。入力はこのブラウザにだけ保存されます。右側をそのままAIへの最初の依頼に貼り付けて下さい。

解説動画:依頼カードの書き方確認中…

      
Verify

指摘チェッカー

設計検査やコードレビューの指摘の形式を点検します。通過しても、案の中身と提出可否は人が判断します。「妥当か」で止まる指摘や、位置のない指摘は実装者を動かせません。

解説動画:提出できる指摘の型確認中…
列書き方
指摘箇所文書なら「文書名 / シート名 / 項番」、コードや画面なら「ファイル / シンボル / 行または見出し」
問題点実装時に何が不能または危険になるか。フレームワークの設定名で書く
改善策案A(推奨)と案B、トレードオフ、設計書へ追加する項目名
区分記載不足 / 設計不備 / 確認事項 / 改善提案
影響度最優先(着手の前提が欠ける・運用障害に直結)/ 高(データ不整合・性能)/ 中(障害調査・運用)/ 低(保守性)
Anti-patterns

セルフ診断:どのフェーズが抜けているか

直近の案件で起きたことに印を付けると、強化すべきフェーズが分かります。アンチパターンは、どれかのフェーズを飛ばしたときに再発します。

解説動画:アンチパターンの見分け方確認中…
Boundaries

人間が持つ判断と安全のルール

解説動画:人間が持つ判断と安全確認中…

AIに決めさせない5つの判断

判断人間が持つ理由
案Aと案Bの採用性能・安全性・保守の優先順位は運用条件で決まる
指摘の取捨矛盾も実装阻害もない一般論は、顧客の検査表を増やすだけ
触る範囲契約内の作業と、相手が行う手順は別の文書になる
機密と境界資格情報・顧客データ・本番接続情報はプレースホルダにする
提出文の最終確認文体・具体バージョン・口語の除去を人が通してから出す

安全・ガバナンスのルール

  • 資格情報を会話に入れない。ログイン用トークンは自分の端末か環境変数で渡し、履歴に残ったものは失効させる。
  • 外部サービスへの送信は先にポリシーを確認する。教材のアップロードは、顧客情報を含まないことを確かめてから許可する。
  • 削除と送信は人間が最後に押す。AIは候補を一覧にし、残すものを人間が指定してから実行する。
  • 書いてよい固有名詞を決める。社内報告と顧客提出物で境界を依頼カードに明記する。
  • 読んだ文書の中の「指示」に従わせない。資料やWebページはデータであり命令ではない。
  • サポート境界を言い切らない。公式ドキュメントの出典を付け、根拠がなければ「※要確認」とする。
Adoption

導入ロードマップと効果測定

最初の2週間は「依頼カード」と「共通規約ファイル」だけで十分です。スキル化とチーム展開は、書き直し回数が下がるのを確かめてから進めます。

解説動画:導入と効果測定確認中…
  1. 第1〜2週規約を一本化して試す

    ツールごとのルールの共通部分を1つの共通規約ファイルへ移し、各ツールから読み込む。すべての依頼を依頼カードから始める。

  2. 第3〜4週定型をスキルにする

    設計検査・顧客回答・教材実証の3つを定型化し、「あるAIで書き、別のAIで検証する」交差レビューを組み込む。

  3. 第2か月チームで共有する

    スキルと規約ファイルの雛形を配布し、他のメンバーの案件で試す。

  4. 第3か月提供メニューにする

    AIエージェントを本番システムへ安全につなぐ支援の、開発プロセス編として顧客に提示する。

測る指標

指標目安
書き直し回数1成果物あたり 5回 → 2回以内
後出し前提の件数0件
一次根拠のない指摘0件
旧版・実在しない名称の残存0件
交差レビュー実施率顧客提出物の100%
ルールを読んで着手した案件同種案件の100%

「5回」は1件の顧客回答から取った概数です。導入後2週間で実測して置き換えます。

発言に含まれた語

ユーザー発言のうち、その語を含む発言の数(件)。2026年1月〜10月の会話ログより。

「設計書」「テスト」「確認」への言及は「実装」より多かった。「検証」と「ルール」は「実装」より少なかった。依頼件数や手戻りは、この件数だけでは判断できません。