仕様書を先に書くとAIコードが変わる

AIにコードを書かせるとき、どこから始めているだろうか。「とりあえずClaude（やCursor）に投げてみる」という入り方は、確かに手軽だが、出てきた結果が微妙だったとき、何度もやり直しが発生しやすい。原因の多くは「自分が何を作りたいのかが、AIに渡す前から曖昧だった」という点にある。

GitHubで約7万スターを集めている「OpenSpec」は、こうした手戻りの構造的な解決策として「Spec-driven development（仕様書駆動開発）」をAIコーディングに持ち込んだOSSだ。従来のソフトウェア開発の世界では、コードを書く前に仕様書（Spec）を作るのは当然の手順だった。OpenSpecはこの考え方を、LLMを使ったコーディング（いわゆるバイブコーディング）に再導入している。

注目したいのは、このアプローチが「開発者向け」だけではない点だ。LP制作、業務ツールの自動化、スクレイパーの構築など、AIに何かを「作らせる」場面であれば、仕様を先に言語化するという手順はそのまま使える。「使う側」として身につけておくと、AIへの投げ方の質が変わる考え方だ。

OpenSpecのリポジトリに記載されているドキュメントを読むと、Specとして定義すべき要素がテンプレート形式で整理されている。主に含まれるのは「何を作るか（Purpose）」「どう動くか（Behavior）」「何を受け取り何を返すか（Input/Output）」「どんなエラーを扱うか（Edge Cases）」といった項目だ。

ここで興味深いのは、これがコーダー向けの詳細設計書ではなく、「AIが理解できる粒度の指示書」として設計されている点だ。つまり、プログラミングの知識がなくても、作りたいものを言語で整理できれば書ける構造になっている。

たとえばLP制作を例に取ると、「ターゲットは誰か」「訴求の軸は何か」「CTAのテキストはどう決める」「入れるセクションは何順か」といった内容を事前に書き出しておくことが、OpenSpec的な仕様書の作り方に近い。これをAIに渡してから制作を始めると、最初のアウトプットが使い物にならない確率が下がる。

コードAIに長期記憶を持たせるプラグイン登場で紹介したように、AIに文脈を持たせるための仕組みはいろいろ登場しているが、そもそもの「指示の質」を先に上げるというアプローチは、どんなツールと組み合わせても有効だ。

「仕様書を先に書く」というアプローチの何が、コードを書けない人にとっても有益なのかを整理しておく。

コードなしでできること：ChatGPTやClaudeを使っているなら、プロンプトの先頭にOpenSpecスタイルのSpec（箇条書きで十分）を書いてから本題を投げるだけで、出力の精度が変わる。「Purpose:」「Behavior:」「Output:」といった見出し付きで整理するだけで、AIが意図を誤解するリスクが減る。

コードが書けると有利になること：OpenSpecはTypeScript向けに設計されており、Spec定義をそのままAIコーディングアシスタント（CursorやGitHub Copilot）に読み込ませる使い方が主眼だ。Spec定義を.spec.tsファイルとして管理することで、プロジェクト全体の設計意図をコードベースに残しておける。ローカルで動くAIコーディング環境、自分で組める時代へのような環境を構築している人なら、ここまで踏み込むと開発の再現性がぐっと高まる。