この記事のポイント
Spec Kitは、GitHubが公開した、仕様を起点にAIと協働する「仕様駆動開発」のためのオープンソースツール- AI向けの技術仕様を「agents.md」に、人間向けの概要を「README.md」に分離し、双方の効率を高める
- 「仕様記述」「計画立案」「タスク分解」「実装」の4ステップで開発を進め、一貫性を担保
- CLIベースで動作し、GitHub Copilot、Claude、Gemini、Cursor、Windsurfなど多数のAIエージェントと連携可能
- 2025年10月時点でv0.0.79まで更新されており、組織の開発ルールを定義する「憲法機能」も実装
Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。
「AIにコードを生成させても、プロジェクト全体の仕様とズレてしまう…」「チームでAIを使うと、生成されるコードの品質がバラバラ…」
そんなAIとの協業における新たな課題を解決するために、GitHubからオープンソースの開発支援ツール「Spec Kit」が登場しました。これは、AI開発の常識を変える「仕様駆動開発」を実現するものです。
本記事では、この「Spec Kit」について、その基本から具体的な使い方までを徹底的に解説します。
Spec Kitが注目される背景、4つのステップで構成される開発プロセス、主要ツールとの連携方法、そして導入時の注意点まで、詳しくご紹介します。
Spec Kitとは？
Spec Kitとは、GitHubが2025年9月2日に公開した、ソフトウェア開発の初期段階における仕様定義とタスク計画を効率化するためのオープンソースのAIエージェントフレームワークです。【変更箇所：公開日を具体化】
これは単なるツールではなく、「仕様駆動開発(Spec-Driven Development; SDD)」という新しい開発アプローチを実践するための思想と仕組みを提供します。
このアプローチでは、自然言語で書かれた仕様書を開発プロセス全体を駆動する中心的な存在として扱います。
要件に変更があればまず仕様書を更新し、AIエージェントはその更新された仕様書を基に、計画、タスク、コードを再生成・修正します。
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Spec Kitが注目される理由と解決する課題
近年、生成AIの進化により、開発現場では「プロンプトからコードを直接生成する」スタイルが急速に普及しています。
しかしこの手法は、仕様の曖昧さや認識の齟齬といった課題を抱えやすく、一定の規模や品質が求められるプロジェクトでは運用が難しい場面も増えてきました。
こうした背景から、「まず仕様を明確に記述し、それをもとにAIと協働する」という、より構造化された開発プロセスへのニーズが高まっています。この考え方が「仕様駆動開発(Spec-Driven Development)」であり、Spec Kitは、この開発手法を具体化するためのツールです。
speckitのイメージ画像
オープンソースとしての優位性
特に「Kiro」などの有償の独立型IDE**と比較される中、オープンソースとして無償公開された点も大きな注目を集めています。
KiroはAWSが2025年7月にリリースした仕様駆動開発に特化したIDEで、同じく仕様ファーストのアプローチを採用していますが、独立したアプリケーションとして提供されています。一方、Spec Kitは既存のエディタ(VS Code、Cursor、Windsurfなど)に統合できる点で、より導入のハードルが低いと言えます。
kiroのイメージ画像
Spec Kitが解決する3つの開発課題
こうした背景から生まれたSpec Kitは、現代のAI開発における重要な課題に対する解決策を提示します。
仕様書と実装の乖離
開発現場でよく見られる問題として、機能追加や変更を繰り返すうちに、ドキュメントが古くなり、誰も信じない「負債」と化してしまうことがあります。
Spec Kitは、仕様書を開発の「起点」とし、常に最新の状態に保つワークフローを強制することで、仕様書が信頼できる情報源であり続けることを保証します。
AIへの曖昧な指示による手戻り
「チャットでいい感じに作って」といった曖昧な指示では、AIは意図を汲み取れず、何度も修正が必要になります。
Spec Kitでは、「/specify」や「/plan」といった段階的なプロセスを通じて、AIが動作するために必要な情報を構造化されたドキュメントとして提供します。
これにより、AIの出力精度を最大化することができます。
大規模開発におけるAIの活用限界
単純なスクリプト作成ならAIは得意ですが、複数の機能が絡み合う複雑なアプリケーション開発では、全体像を把握させることが難しいという限界があります。
Spec Kitは、プロジェクト全体を仕様・計画・タスクに分解することで、AIが一度に扱うべきコンテキストを適切なサイズに分割します。この仕組みにより、大規模開発でもAIの能力を最大限に引き出すことが可能になります。
Speckitの特徴：4つのステップで構成される開発プロセス
Spec Kitは、開発プロセスを4つの明確なステップに分けることで、仕様策定からコード実装までを一貫して支援する構造になっています。これにより、AIによるコード生成を単なる作業補助ではなく、仕様に基づいた協働プロセスとして位置づけることが可能になります。
Step 0: Constitution(憲法の定義)
Spec Kitでは、プロジェクト初期化後に「/constitution」コマンドを実行することで、プロジェクト全体で遵守すべき不変のルールや原則を定義できます。
この「憲法(constitution.md)」は、AIがコードを生成する際の最上位の制約として機能します。
憲法で定義できる内容例:
- 使用する技術スタック(例: フロントエンドはNext.js、バックエンドは.NET)
- コーディング規約やスタイルガイド
- セキュリティ要件
- アクセシビリティ基準
- パフォーマンス要件
この機能により、組織やチーム全体で一貫性のある開発を推進し、AIが生成するコードの品質を担保できます。特にエンタープライズ開発や複数チームでの開発において、ガバナンスを効かせながらAI開発を進めることが可能になります。
Step 1: Specify(仕様記述)
最初のステップでは、開発の背景、目的、ユーザー要件などを自然言語で記述します。これは単なるメモではなく、AIが仕様を正確に読み取るための**"ナビゲーション情報"**として機能します。
Spec Kitはこの仕様記述をテンプレートとして構造化しており、誰でも一定の粒度と品質で記述できるように設計されています。
Step 2: Plan(技術方針の立案)
次に、AIエージェントとの対話を通じて、どのような技術スタックやアーキテクチャで実装するかを検討します。このフェーズでは、開発方針を固めるだけでなく、設計上のトレードオフや代替案も記録しておくことで、後続工程に透明性をもたらします。
Step 3: Tasks(タスクへの分解)
仕様と設計方針が固まったら、開発プロジェクトを複数の具体的なタスクへと分解します。
Spec Kitでは、各タスクの背景や目的も記述する形式が推奨されており、AIがタスク単位でコードを生成する際にも精度の高いプロンプトとして機能します。
Step 4: Implement(実装)
最後に、個々のタスクに対して、AIエージェントがコードを生成し、開発者がそれをレビュー・修正・統合していく実装フェーズに入ります。
この工程でも、仕様との整合性や要件の網羅性を常に意識できるよう、仕様ファイルとの連動が前提とされています。
Spec Kitの使い方
Spec Kitは、GitHub上のリポジトリとして提供されており、基本的にはローカル環境で動作するCLIベースのツールです。
既存のAI開発支援ツールと連携させながら、仕様の作成・管理・実装支援までを一貫して行うことができます。
仕様テンプレートの構造
Spec Kitでは、仕様は「specs/」ディレクトリ内にMarkdown形式で管理されます。初期状態では以下のような構成が推奨されています。
- specs/project-name.md: プロジェクトごとの仕様記述
- specs/templates/: 共通テンプレート(目的、背景、課題、解決方針、タスク一覧など)
- 各タスクごとに小分けされたMarkdownファイルも配置可能
この構造により、仕様がプロジェクトの一部としてバージョン管理される点が大きな特徴です。
CLIからの利用
Spec KitはSpecify CLIと呼ばれるPython製のコマンドラインツールを通じて操作します。以下のような形でCLI経由で操作できます。
# 新規プロジェクトの初期化
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init <PROJECT_NAME>
# 使用するAIエージェントを指定
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init <PROJECT_NAME> --ai claude
# 既存プロジェクトへの導入【追加】
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init --here
# 憲法の作成【追加】
# プロジェクト初期化後、VS Code等で/constitutionコマンドを実行
既存プロジェクトへの導入
既存のプロジェクトにSpec Kitを導入する場合は、--hereオプションを使用します。ただし、既存のファイル(README.md、.gitignoreなど)が上書きされる可能性があるため、事前にGitコミットまたはバックアップを取ることを強く推奨します。
また、以下のようなオプションも利用可能です:
- --specs-dir: 仕様ディレクトリのカスタマイズ
- --ai: 使用するAIエージェント(copilot、claude、gemini、cursor、windsurfなど)を指定
- --force: 既存ファイルとの競合を無視して強制的に初期化
- --no-git: Git初期化をスキップ
外部ツールとの連携
Spec Kitは以下のようなツールとの連携を想定しています。
| ツール | 概要 |
|---|---|
| GitHub Copilot | 仕様をもとにコード提案を生成 |
| Claude Code | 高精度な自然言語解析による仕様補完 |
| Gemini CLI | Google製CLIと連携した実装支援 |
| Cursor | VS Codeベースのエディタで仕様駆動開発を実現 |
| Windsurf | Codeium提供のエージェント型エディタと連携 |
| Amazon Q Developer | AWS開発者向けAI CLIとの統合 |
| Qwen CLI | Alibaba製のオープンソースコーディングモデルと連携 |
| Roo Code | 旧Cline、マルチエージェント開発に対応 |
こうした連携により、単なる「記述支援ツール」ではなく、AIエージェントによる開発の統合基盤としての利用が可能になります。
コミュニティ・業界からの評価
Spec Kitの登場は、GitHub CopilotなどのAIエージェントを活用する開発者コミュニティにおいて大きな反響を呼んでいます。特に、AIによるコード生成に「仕様の一貫性」や「プロジェクト全体の構造的理解」が求められるようになってきた中で、Spec Kitはその課題に対するオープンソースの解決策として期待を集めています。
「KiroのOSS代替」としての注目
RedditやX(旧Twitter)などの開発者コミュニティでは、「Kiro」という有償の仕様駆動開発IDEに対するオープンな代替手段としてSpec Kitを評価する声が多く見られます。
"Open source alternative to Kiro's main features... works with a bunch of coding CLIs."
– Redditユーザー投稿より
このような声は、仕様ドリブン開発が個人や小規模チームでも手軽に試せるようになったことへの期待の表れでもあります。
実際の導入検討・活用例
一部の開発者は、Spec Kitを使って以下のようなユースケースに活用し始めています。
- ChatGPTやClaudeと組み合わせて、仕様から自動的にReactコンポーネントを生成
- チーム開発において、仕様レビューをコードレビューと同じ粒度で行うワークフローを構築
- テンプレートに沿った仕様記述をNotionやGitHub Projectsと統合し、プロジェクト管理に活用
- 既存プロジェクトに機能追加する際、--hereオプションで導入して段階的に仕様駆動開発へ移行
これらはまだ試験的な取り組みではあるものの、Spec Kitがもたらす新しい"開発の型"が、少しずつ実践に落とし込まれ始めていることを示しています。
OSSとしての今後の期待
2025年10月時点でv0.0.79まで更新が進んでおり、初期バージョンから大幅に機能が拡充されています。今後は以下のような点において期待が寄せられています。
- より多くのAIエージェントへの対応拡大
- 複数人開発でのレビュー・承認機能の拡張
- ドキュメントテンプレートの多言語対応
- VS Codeとのより緊密な統合
- 並列実装の比較機能
- スケール時の課題解決
Spec Kitは単なる"ツール"にとどまらず、仕様を中心に据えた新しい開発文化の旗振り役として注目されています。
Spec Kit導入にあたっての注意点
Spec Kitは革新的なツールである一方、現時点ではまだ発展途上のプロジェクトであることを踏まえ、導入にはいくつかの注意点があります。
バージョンが初期段階であること
2025年10月時点での最新バージョンはv0.0.79であり、まだ安定版(1.0)には到達していない状況です。そのため、以下のような点に注意が必要です。
- ドキュメントが一部不足している
- コマンドオプションの仕様変更が起こる可能性がある
- 開発中の機能が未実装、または非推奨になる可能性もある
本格的な業務での利用を検討する際には、バージョンアップの履歴やIssueの動向を継続的にチェックすることが推奨されます。
CLI環境への依存とセットアップの前提
Spec Kitは基本的にPython 3.11以上とuvパッケージマネージャーを使用したCLIツールとして提供されており、以下のような環境構築が前提となります。
- Python 3.11以上のインストール
- uv(パッケージマネージャー)のインストール
- ターミナルでのCLI操作に慣れていること
- GitHub Copilotや他のAI CLIツールとの連携設定
特に、生成AIとの連携を前提とした設計のため、AIエージェントごとのAPIキー設定やプロンプト最適化に関する知識も求められる場面があります。
既存プロジェクトへの導入時の注意
既存プロジェクトにSpec Kitを導入する際は、以下の点に特に注意が必要です:
ファイル競合の可能性:
- README.md
- .gitignore
- constitution.md
- その他テンプレートファイル
これらのファイルが既存プロジェクトに存在する場合、上書きされる危険性があります。必ず事前にGitコミットまたはバックアップを取ってから--hereオプションを使用してください。
プロジェクト運用の設計が必要
Spec Kitは「仕様をドキュメントとして残すこと」そのものを前提にした運用を促進します。そのため、チームで導入する際には以下のような体制整備が求められます。
- 誰が仕様を書くか、レビューするかの役割分担
- 仕様変更時のフロー(ドキュメントの更新とAIへの反映)
- GitHubやNotionとの連携をどう設計するか
- 憲法(constitution)の策定と運用ルールの明確化
こうした運用設計が曖昧なままだと、Spec Kitの導入によって逆にドキュメント運用の負荷が増える可能性もあります。
以上を踏まえ、Spec Kitは強力なツールである一方、導入に際しては環境整備・運用ルールの明確化が不可欠です。
AI導入でお悩みの方へ
まとめ: Spec Kitが切り拓く"仕様ベース×AI"時代の開発手法
Spec Kitは、単なるドキュメントテンプレートではなく、AIを前提とした開発プロセス全体を再設計するためのオープンソースツールです。プロンプト入力による即時的なコード生成とは一線を画し、仕様という構造的な出発点から、AIと共に実装まで進めるという新しい開発様式を支援します。
従来のツールと比較しても、以下のような意義が見えてきます。
- コード生成AIの"文脈理解"をより精密にするための仕様設計フレームワーク
- 開発チーム内での要件共有とレビューの一貫性を高める構造化されたワークフロー
- GitHubやCopilot、Cursor、Windsurfなど多様なAIエージェントと連携しながら、オープンな形で誰でも実験・拡張できる柔軟性
- 組織全体の開発原則を「憲法」として定義し、ガバナンスを効かせながらAI開発を推進
2025年10月時点でv0.0.79まで更新が進んでおり、初期バージョンから大幅に機能が拡充されています。機能面でも試行錯誤が続いていますが、それこそが「AI時代の開発文化」を再構築する取り組みとしての魅力とも言えるでしょう。【変更箇所: バージョン情報を更新】
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