TRACERYプロダクトマネージャーの haru です。
2025年10月31日（金）に開催された勉強会『BPStudy#218〜生成AI時代のモデリングとは』の第2部では、浅海智晴氏が提唱する「文芸モデル駆動開発*1」をもとに、「AI時代に向けたモデリング」をテーマとしたパネルディスカッションが行われました。本記事ではその時の様子をお伝えします*2。
第1部の浅海智晴氏の登壇資料：AI時代のソフトウェア開発 文芸モデル駆動アプローチ
生成AI時代のモデリングとは
- その１: 文芸モデル駆動開発の知識表現
- その２: 文芸モデル駆動開発のモデリング〜コード生成の流れ
- その３: 文芸モデル駆動開発のクラウドへの対応、コンポーネントベース開発の再定義
- その４: AIの悪影響をできるだけ排除し、開発生産性を高める
- その５: 文芸モデル駆動開発における人とAIの共創（本記事）
- パネラー：
- 浅海 智晴 (あさみ ともはる) 氏：以下、浅海
- Everforthフェロー、TechFirst Leaders 顧問
- 高崎健太郎(たかさき けんたろう) 氏：以下、高崎
- (株)アクティア COO
- 浅海 智晴 (あさみ ともはる) 氏：以下、浅海
- モデレータ：
- 佐藤 治夫(さとう はるお) ：以下、haru
- (株)ビープラウド代表取締役社長、この記事の筆者
- 佐藤 治夫(さとう はるお) ：以下、haru
高崎：浅海さんが「AIの悪影響をできるだけ排除したい」とおっしゃっていた点*3が、非常に印象的でした。
浅海さんの考え方では、AIはあくまで人の思考や判断に基づいて動作する存在として位置づけられているように感じます。
一方で、バイブコーディングや仕様駆動開発では、一定のところまで人が枠組みを定めた後は、可能な限りAIに委ねていこうとする発想を感じます。この両者のスタンスの違いは、とても興味深い対比だと思います。
浅海さんが感じている「AIの悪影響」を掘り下げていくことで、現在のトレンドとの距離感が浮かび上がり、その中で文芸モデル駆動開発が持つ独自の価値や意義が、より明確になるのではないでしょうか。ぜひ、その背景にある根本的な思想をお聞きしたいですね。
浅海：AIに対する私の見方を述べると、AIのコーディングツールは用途次第では有効である一方、現時点ではいまひとつだなという手応えです。
理由の一つは、仕様を完全に正確に記述すれば相応のコードが生成されるとしても、そこまで厳密に仕様を書くのであれば、自分でプログラムを書いた方が早いと感じる場面が少なくないからです。
また、仕様やプロンプトをわずかに変更しただけで、コード全体の構造や挙動が大きく変わってしまうことがあります。
ある閾値を超えると一気に様相が変わるため、デバッグ中に部分的な修正を意図してプロンプトを調整しても、結果としてコード全体が書き換わり、再び全体を理解し直さなければならなくなることがあります。
さらに、手戻りの問題も無視できません。修正を重ねる過程で、AIがそれまでに行っていた対応を保持できず、過去に解消したはずのバグが再び現れることがあります。加えて、利用量やコストに紐づくキャパシティの制約を超えると、応答の質が急激に低下し、意図しない出力を返すようになるといった経験もあります。
もちろん、これらの課題は今後の技術進化によって改善されていく可能性はあります。ただ、構造的・原理的に解消しきれない制約が残るのではないかとも考えています。
だからこそ、AIにすべてを委ねる前提ではなく、その限界を織り込んだうえで、全体の設計や開発プロセスを組み立てることが重要なのではないか、というのが私の考えです。
haru：生成AIの力を活用しながらも、その悪影響をモデルによって制御し、成果物の揺らぎを最小限に抑えるというアプローチが重要だ、という理解ですね。
モデル駆動による開発は、浅海さんが長年にわたって取り組んできた研究テーマです。そこに生成AIを組み合わせることで、人の思考を中心に据えたまま生産性を高める、より実践的で強固な開発アプローチへと発展していく可能性があると感じます。
高崎：個人的には、浅海さんが描いているような世界のほうが、人間が主体的に関わり、価値を発揮できる余地がより多く残る点で望ましいと考えています。
AIにすべてを委ねる前提に立ってしまうと、人は判断や思考のプロセスから外され、結果として役割そのものが縮小していく可能性があります。人間が考え、意味づけ、方向づける立場に立ち続けるためにも、浅海さんのアプローチには大きな意義があると感じます。
haru：文芸モデル駆動開発とは、モデルを中心に据え、人が主導権を持ってAIを活用して開発を進めていくアプローチだと言えそうです。
AIに判断を委ねるのではなく、人の思考や意思決定をモデルによって支え、その上でAIの力を最大限に引き出すという価値が本日の議論を通じて、明確になったように思います。
そろそろお時間となりましたので、ここで締めさせていただきます。浅海さん、高崎さん、本日は貴重なお話をありがとうございました。
*1:自然言語による語りと形式的なモデル構造を統一されたテキスト基盤上で統合するソフトウェア開発手法。従来のモデル駆動開発（MDD）を拡張し、ドキュメントとモデルを単一の整合的ソースとして扱う。 文芸的プログラミング(Literate Programming)の思想をモデル駆動開発に適用している。文芸的プログラミングとは、ドナルド・クヌースが提唱した、プログラムのソースコードと人間向けの解説文書を一体のものとして開発する手法。 プログラムの実行コードと自然言語の説明を同じファイル内で「WEB」のような形式で記述し、それらを分離・生成することで、人間が理解しやすく、かつ完全に整合性の取れたプログラムと文書を同時に作成することを目指す。機械が読めるコードを「後」に作る一般的なアプローチとは異なり、「本を書くようにプログラムを書く」という哲学に基づいている 参照：https://simplemodeling.org/ja/glossary/literate-modeling/literate-model-driven-development.html 、 https://modegramming.blogspot.com/2020/06/
*2:伝わりやすくする目的で、話の流れを一部再構成しています。
*3:第4部：AIの悪影響をできるだけ排除し、開発生産性を高める〜生成AI時代のモデリングとは その4 - TRACERY Lab.（トレラボ）を参照のこと
