なぜエージェントハーネスで開発パイプラインを作っているのか

クロステック・マネジメント は docker-agent を使い、要求仕様書（Markdown）から Web アプリケーションの Pull Request まで自動生成する開発パイプラインを構築している。設計ステージで仕様を詳細設計に落とし込み、実装ステージで PR まで到達する。工程の間には品質のゲートと監査があり、無人で回せる仕組み化だ。理由は二つ。一つ目は、AI による開発高速化に人間のコードレビューがボトルネックになったこと。量や件数が増えるほど、人手でレビュー基準を保つのが難しくなる。もう一つは、今後のプロダクト数増加に備えることだ。しかし無人化には落とし穴がある。AI は「テストが通る実装」に走りがちで、人間なら「要求仕様書を修正する判断」をするが、AI はそうしない。例えば、仕様と UI デザインガイドラインが食い違う場合、AI は仕様を修正せず、デザインコンポーネントを使わずに独自実装で解決してしまう。結果、上流工程の仕様書の質と厳密性が以前より重要になった。また、組織の資産（Go + Next.js、アーキテクチャ判断記録、コード規約）を前提に使えるので、内製だからこそ可能な最適化がある。AI が開発を自動化すると、人間のボトルネックは「レビュー工程」に集中する。そこを解くには「レビューを減らす」ではなく「AI が守る制約を増やす」と「上流工程の質を上げる」の両方が必要。レビューを完全に無くすのではなく、明確な契約（仕様書の形式、ADR との一致、監査ログ）の下で、失敗時の原因を特定しやすくすること。AI に仕事を任せるなら、その前に「どんな制約の中で動くのか」を自分たちが言える状態にしておくべきだ。仕様書が曖昧だと、AI は勝手に補完する。