AIネイティブ開発の概要
AIネイティブ開発とは
休暇申請の仕様書をエージェントへ渡すと、intra-mart Accel Platform（iAP）の上で動作する業務画面が生成されます。 コードを一行ずつ書き起こす代わりに、作りたいものの仕様をエージェントへ渡し、成果物そのものを組み上げさせます。 このドキュメント群が扱う AIネイティブ開発 とは、この進め方で iAP のユーザモジュールを開発するスタイルを指します。 この開発スタイルを支える機能群（ツールや資材）の総称が Accel Orbit です。構成要素は Accel Orbit とは を参照してください。
生成を担うのはコーディングエージェントです。 本ドキュメントは GitHub Copilot、Claude Code、OpenAI Codex の3つに対応します。 開発者は Visual Studio Code（VSCode）の上でエージェントと対話しながら開発を進め、その開発環境自体も VSCode と Accel CLI を使ってローカル PC に構築します。
対象になるのは、iAP 上で実際に動作する業務画面をはじめとする資材です。 すべてをエージェントに委ねきるのではなく、開発者が仕様を定め、その仕様に沿って成果物を生成させます。
生成から動作確認までの流れ
指示を一度出せば完璧な完成品が返ってくる、とは限りません。 エージェントが生成した成果物は、iAP の検証環境にデプロイして初めて、期待どおりに動くかどうかがわかります。
AIネイティブ開発は、次の反復で進みます。
- 作りたい成果物の仕様を固める
- 仕様を明記し、スキルセットに従って生成するよう、エージェントに指示する
- エージェントが成果物を生成し、プロジェクトの
src/配下に保存する - 成果物を検証環境にデプロイして、動作を検証する
- 不具合がある場合は、エージェントに修正を依頼する
成果物が仕様どおり動作するようになるまで、手順 3～5 の確認と修正を繰り返します。
動作する成果物が完成したら、ユーザモジュールとしてまとめ、IM-Juggling のプロジェクトに登録します。
この流れについて、実際の操作手順については、チュートリアル で扱います。
反復を支えるAIネイティブ開発支援機能
仕様どおり動作する成果物の生成を高速化するために、確認と修正の作業をなるべく速く回すことが重要です。 ここで力を発揮するのが AIネイティブ開発支援機能 です。 これを iAP の開発環境に追加すると、コーディングエージェントを使った AIネイティブ開発の生産性を高められます。
主な利点は次のとおりです。
- ホットデプロイ：アプリケーションサーバの再起動や war ファイルの再デプロイを行わずに、開発中の資材を即座に反映できます。
- Accel CLI 経由のデプロイ：ローカルで作成した資材を、開発環境へ直接デプロイできます。
- MCP（Model Context Protocol）の利用：エージェントが開発サーバ上の設定やログ、注釈を取得し、生成に必要な情報の入手や、発生したエラー情報の収集に使えます。集めた情報は、エージェントが生成するアプリケーションの改善に活用されます。
- 開発環境の管理：ステージングやデプロイメントの作成、編集、削除、ステージングの切り替え、テナント環境セットアップの実行、ルーティングの確認、ログの確認といった作業を容易に行えます。
とりわけ MCP は、成果物を動作させた際に発生したエラーの情報をエージェントへ戻せるため、わざわざ例外ログをプロンプトに入れる必要がなく、確認と修正の反復処理を効率化させます。 AIネイティブ開発支援機能の導入手順と使い方は、AIネイティブ開発支援機能 のカテゴリで扱います。
読み進め方
AIネイティブ開発に着手する前に、開発環境を整える必要があります。 開発環境の整え方は、以下のパターンが用意されています。
- ローカル PC に環境を直接作成する：ローカル開発環境の構築 が入口です。
- Docker で環境を立ち上げる：Docker での環境構築 が入口です。
上記ドキュメントを参照し、開発環境ができたら、チュートリアル で実際に資材を生成する流れを体験できます。
作業ごとに必要となる知識については、前提知識 を参照してください。 また、用語集 では、本文中に登場する用語を整理していますので、あわせて参照してください。