AIを活用してシステムを開発する「AI駆動開発」が注目されています。

ChatGPTやClaude、Codexなどの生成AIを活用すれば、プログラムコードを生成したり、既存システムを解析したり、エラーの修正までAIに任せることができます。

しかし、AI駆動開発を実際の開発現場で行おうとすると、一つの大きな課題に直面します。

それが、**「AIに何を作ってもらうのかを、どう伝えるか」**です。

人間同士であれば、Excelで作られた画面仕様書や画面遷移図、要件定義書などを見ながら、「ここはこういう処理だろう」と補完して開発できます。

しかしAIの場合、曖昧な設計書や複雑なExcelファイルをそのまま渡しただけでは、必ずしも意図したシステムを正確に実装できるとは限りません。

そこで開発したのが、**「Design2AI」**です。

Design2AI公式サイト

Design2AIは、Webサイトのデザインを生成するサービスではありません。

既存のExcelなどの設計書をAIで解析し、AI駆動開発でそのまま活用しやすいMarkdown（MD）形式の設計書へ変換し、さらに内容をレビューするためのシステムです。

AI駆動開発で重要になる「設計書」

AI駆動開発では、AIに対して「何を作るのか」を明確に伝えることが重要です。

例えば、

「ログイン画面を作って」

という指示だけでもAIはコードを生成できます。

しかし、実際の業務システムでは、それだけでは不十分です。

ログイン画面一つをとっても、

• URLは何か
• 誰が利用するのか
• 入力項目は何か
• 必須項目は何か
• 入力チェックはどうするのか
• ログインに失敗した場合はどうするのか
• ログイン成功後はどこへ遷移するのか
• セッションをどのように管理するのか
• ログアウトした場合はどうなるのか
• エラーメッセージは何を表示するのか

など、多くの仕様があります。

こうした情報が設計書として整理されていれば、AIはより具体的に実装できます。

つまり、AI駆動開発では**「AIにコードを書かせる技術」だけではなく、「AIが理解できる形で仕様を整理する技術」も重要**になります。

Excel設計書をAI開発向けのMarkdownへ

従来のシステム開発では、Excelが設計書として広く利用されています。

画面遷移図、画面仕様書、項目定義、処理仕様など、さまざまな情報がExcelにまとめられています。

例えば、

No.39
管理画面（店舗）ログイン
URL：/admin/shop/login
利用者：店舗管理者

といった情報です。

人間が読むのであれば、Excelの表形式は非常に便利です。

しかし、AI駆動開発で利用する場合には、Excel特有の「セル」「結合セル」「複数シート」「図形」「レイアウト」などが、AIにとって扱いにくいケースがあります。

そこでDesign2AIでは、Excelなどにまとめられた設計情報を読み取り、AIが開発に利用しやすいMarkdown形式の設計書へ変換します。

Markdownはテキストベースで扱えるため、AIとの相性が良い形式です。

Gitなどのバージョン管理とも組み合わせやすく、AIに設計書を渡して実装させる場合にも利用しやすいというメリットがあります。

「変換するだけ」ではなくレビューまで行う

Design2AIの特徴は、単純にExcelをMarkdownへ変換するだけではありません。

重要なのが、変換した設計書をAIによってレビューすることです。

設計書をMarkdownに変換できても、元のExcelに情報不足や矛盾が存在していれば、そのままAIに開発させることはできません。

例えば、

「ログイン後は管理画面へ遷移する」

と書かれていても、その管理画面のURLや画面IDが定義されていないかもしれません。

あるいは、

「ログイン状態を48時間維持する」

という仕様がある一方で、ログアウト時のセッション破棄について明確に定義されていない可能性もあります。

このような状態でAIに実装を依頼すると、AIが不足している部分を推測してしまう可能性があります。

そこで、設計書をAIにレビューさせます。

AIレビューによって「開発前の問題」を発見する

AIレビューでは、設計書に記載されている内容を確認しながら、開発時に問題になりそうなポイントを洗い出します。

例えば、

• 仕様が不足している
• 内容に矛盾がある
• 画面遷移が不明確
• 入力項目の仕様が不足している
• エラー処理が定義されていない
• データの扱いが不明確
• 他の画面との関係が分からない
• AIが実装時に判断する必要がある箇所が存在する

といった問題です。

これは、AI駆動開発において非常に重要な工程です。

なぜなら、AIにコードを書かせる前に、設計そのものの品質を確認できるからです。

「設計→レビュー→開発」という流れをAI時代に合わせる

従来の開発では、

要件定義 → 基本設計 → 詳細設計 → プログラミング → テスト

という工程が一般的でした。

AI駆動開発では、ここにAIを組み込むことで、

既存設計書 → AIによる解析 → Markdown化 → AIレビュー → AIによる実装

という新しい開発フローを構築できます。

もちろん、AIがすべてを自動的に判断するわけではありません。

人間が設計内容を確認し、必要な部分を修正したうえでAIに実装させることが重要です。

つまりDesign2AIは、人間の設計作業とAIによる開発作業をつなぐための中間地点を作るサービスとも言えます。

なぜMarkdownなのか？

AI駆動開発においてMarkdownは非常に扱いやすい形式です。

Markdownは単純なテキストファイルなので、Gitで管理できます。

例えば、

docs/
├── screen/
│   ├── login.md
│   ├── dashboard.md
│   └── user.md
├── database/
│   └── users.md
└── requirements.md