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2025年に入り、AI を活用したソフトウェア開発は一段と加速度を増しています。

本セッションでは、プロジェクトの用語や設計情報を MCP（Model–Context Provider） 経由で収集し、それらを大規模言語モデル（LLM）に入力することで、文脈に最適化された設計書やソースコードを生成する開発手法をご紹介します。

今回のBPStudyは、システム開発チーム向けドキュメントサービス TRACERY を活用し、設計からコード生成までを AI が支援する「AI駆動開発」の具体的な手順と成果物を、デモを交えて解説します。

第1部 設計ドキュメントとMCP連携によるAI駆動開発

(19:30〜20:30)　

株式会社ビープラウド 清水川 貴之 氏

MCP（Model Context Protocol）の登場以来、AIが自律的に外部データやツールと連携し、開発現場の業務効率化や自動化を飛躍的に推進できる時代が到来しました。

MCPは、Claude DesktopやVSCodeなどのAIクライアントから、様々な情報リソースや業務ツールとの連携を可能にする業界標準プロトコルです。これにより、開発者はAIクライアントとMCPサーバーへの接続を行うだけで即座に活用できる環境が整います。

システム開発時のドキュメント管理も、効率化の重要なポイントです。情報が分散していると、必要なデータの検索や共有に手間がかかり、コミュニケーションの齟齬やミスにつながることがあります。

そのため、要件、機能仕様、DB定義や用語集などの開発情報を一元的に管理し、チーム全体で常に最新の情報にアクセスできる環境づくりが求められます。

こうした構造化された開発情報を管理できるTRACERYに、MCPを通じてAIクライアントを接続することで、AIがドキュメントを活用した仕様書やAPIの自動生成、コーディングなどを支援できるようになります。これにより、開発ライフサイクル全体の効率化や品質向上が期待できます。

本セッションでは、TRACERYとMCPの連携デモを中心に、開発生産性向上についてご紹介します。MCPを通じてTRACERYの情報にアクセスすることで、AIを活用した仕様書の作成、実装など、ビープラウド流AI駆動開発をデモを交えてご説明します。

自己紹介

清水川 貴之

株式会社ビープラウド所属、一般社団法人PyCon JP Association会計理事
2003年からPythonを使い始めた。業務ではソフトウェアエンジニアとして自社サービスの開発に携わり、上から下まで幅広く担当。個人ではPython mini Hack-a-thonやSphinx-users.jpなどPython関連イベント運営のかたわら、カンファレンスや書籍、OSS開発を通じて技術情報を発信している。
著書／訳書：『エキスパートPythonプログラミング 改訂4版（2023 アスキードワンゴ）』『独学コンピューターサイエンティスト（2022年 日経BP社）』『Sphinxをはじめよう第3版（2022 オライリー・ジャパン）』『自走プログラマー（2020年 技術評論社刊）』『独学プログラマー（2018 日経BP社刊）』