--- title: Spec-Driven Development は消えたのか？ - AI 駆動開発が収束する方向性 -公開版 tags: #github copilot #spec kit #sdd #仕様駆動開発 #claude code #codex #anthropic #openai #agentic engineering #harness engineering #context engineering #.net #csharp author: [Shotaro Suzuki](https://docswell.com/user/shosuz) site: [Docswell](https://www.docswell.com/) thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/87DKM4Y2JG.jpg?width=480 description: Spec-Driven Development は消えたのか？ - AI 駆動開発が収束する方向性 ※ DEMO 動画全体（キャプション入り） https://www.veed.io/view/19d6fe30-cc56-42f9-b7aa-a6446ab65d43?source=editor&panel=share 「Spec-Driven Development (SDD)、もう聞かなくなったね？」と言われたりすることがあります。 確かに SDD という言葉自体は、以前ほど聞かれません。しかし廃れたのではなく、当たり前になっただけです。 本セッションでは GitHub Spec Kit を入口に、AWS の AI-DLC、Anthropic の Claude Code、OpenAI のCodex、そして各社の最新モデルが、異なる仕組みを用いつつも実質的に同じ方向へ収束している現在地を、デモを交えて紐解きます。 個別の新機能に振り回されず、変わらない「型」をどう掴むか。Spec Kit から業界全体の収束を読み解きます。 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20260716/session/6904 published: July 17, 26 canonical: https://docswell.com/s/shosuz/K9N9P1-2026-07-17-152549 --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DKM4Y2JG.jpg) Spec-Driven Development は消えたのか︖ - AI 駆動開発が収束する⽅向性 鈴⽊ 章太郎 Executive Evangelist, FPT Data & AI Integration FPT Japan Holdings # Page. 2 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKRM6LE8.jpg) 鈴⽊ 章太郎 X (Twitter) ︓ @shosuz https︓//www.docswell.com/user/shosuz FPT ジャパン FPT データ& AI インテグレーション エグゼクティブエバンジェリスト 独⽴⾏政法⼈ 国⽴印刷局 デジタル統括アドバイザー兼最⾼情報セキュリティアドバイザー Microsoft MVP for Developer Technologies (.NET/Developer Tools, 2026~) 略歴︓ AI 駆動開発勉強会主催。Microsoft エバンジェリスト時代から、Dell、 Accenture、Elastic、VMware を経て現職まで⼀貫して開発者向け に最新技術を啓発。GPU クラウド技術訴求、AI 駆動開発推進。 政府の仕事は、内閣官房 政府 CIO 補佐官、 デジタル庁 PM を経 て、現職を兼務。 2 / 12 # Page. 3 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVVR936EQ.jpg) アジェンダ 「消えたのか」を問い、Spec Kit から業界の収束を読み解く 1 「SDD は消えた」のか - 問いの背景 2 GitHub Spec Kit とは - 8 コマンド（必須5＋任意3）のワークフロー 3 デモ - Spec Kit で作る 4 重要概念 - constitution / extensions / presets 5 各社は実質同じに - 業界の⽅向性の収束 6 まとめ - 名前ではなく「型」を学ぶ # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLMZ32EL.jpg) 1 「SDD は消えた」のか - 問いの背景 # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYRL59JP.jpg) 「SDD は消えた」のか ⾔葉は消えた - だが、なくなったわけではない ● 「Spec-Driven Development、もう聞かなくなったね︖」と⾔われ始めている ● X は個別トピック (新機能・新ツール) の洪⽔ - 次々追って焦らされる ● だが SDD は廃れたのではなく、当たり前になって各社に溶け込んだ ● 本セッション: GitHub Spec Kit を⼊⼝に「実質は同じ」を確かめる 💡 ⾔葉が聞かれなくなった - 普及して標準になった証 # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4W8DVR71.jpg) 2 GitHub Spec Kit とは - 8 コマンド（必須5＋任意3） のワークフロー # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1Y2Z3V7G.jpg) GitHub Spec Kit とは GitHub が公開する仕様駆動開発のツールキット Spec Kit 「コードを書く前に仕様を構造化する」を⽀援する OSS 既存のリポジトリ・エージェントに被せられる / 主要エージェントに対応 (思想は共通) GitHub Copilot Claude Code OpenAI Codex その他 CLI デモで使⽤ Anthropic Agent HQ / AGENTS.md Gemini / Cursor 等 💡 特定の AI に縛られず、思想を共通化できるのが強み # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWGR9P3J2.jpg) Spec Kit 8 コマンドの前に - AI 逆質問で要件を固める ⼀⾔の意図から AI に逆質問させ、AI に要件を作らせる - その上で 8 コマンドが回る ① Constitution.md ② AI が逆質問 ③ requirements.toml プロジェクトの原則・憲法 ⼈間は⼀⾔の意図だけ AI が⽣成する要件 ・命名規則・規約・思想 ・全体の最上位の前提 ・AI が対象・制約・⾮機能 を逆に質問してくる ・⼈間は答えてキュレート ・AI が作る要件の SSOT ・⼈間が書くのではない ・これが spec の源泉 requirements.toml は Spec Kit の 8 コマンドには⾮搭載 - 要件をどう⽤意するかを補う私案の上流層 ここまでが「AI 逆質問で要件を固める」上流 - ここから下流へ requirements.toml を源泉に、Spec Kit の 8 コマンド（必須5＋任意3）が回る (constitution → specify →〔clarify〕→ plan → tasks →〔analyze〕→ implement ／〔 〕と checklist は任意) 💡 requirements.toml は⼈間が書くのでなく、AI 逆質問で作らせる - それが spec の源泉になる # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLR9KGJ3.jpg) Spec Kit ワークフロー前半 - 仕様を固める まず「原則」と「何を作るか」を構造化する ① constitution ② specify 〔任意〕clarify 最初に作る「憲法」 何を作るかを⾔語化 曖昧さを対話で潰す ・命名規則・規約・思想を 1 ファイルに集約 ・ユーザ視点で要件を記述 (What) ・AI が抜け漏れを逆質問 ・全コマンドが参照する⼟台 ・受け⼊れ基準まで構造化 ・/speckit.constitution ・/speckit.specify ・ 中⾝（規約・命名・理由） は⼈間が渡す 💡 ここを丁寧にやるほど、後半の実装が安定する ・答えて仕様の精度を上げる ・/speckit.clarify # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WRKQQJV.jpg) Spec Kit ワークフロー後半 - 計画して実装する 仕様から実装可能な単位へ落とす ③ plan ④ tasks ⑤ implement どう作るかを設計 実装単位に分解 タスクを順に実装 ・技術スタック / 構成 / データモデルを決定 ・AI が実⾏できる粒度へ ・AI が 1 つずつ実装 ・依存関係を整理 ・⼈間はレビューに集中 ・/speckit.tasks ・/speckit.implement ・What を How へ翻訳 ・/speckit.plan 💡 ⼈間はレビューに集中し、AI が⼿を動かす （任意: tasks → implement 間に speckit.analyze, speckit.checklist） # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5M8PR2J4.jpg) Constitution.md → requirements.toml はどこで効くか 問題提起 - 分かれ⽬は「新規 / 保守」ではなく、要件が「⽩紙」かどうか ここまで requirements.toml は「AI 逆質問で⽣成する」前提で説明してきた - でも、それは常に要る︖ 要件定義まで済んでいる ＝ ⼤多数 要件が⽩紙 ＝ 完全な新規事業（例外）★ ・保守・派⽣開発 ・通常の新規開発（受託） ← 新規でもここ ・ゼロから事業を⽴ち上げる ・誰もまだ要件を持っていない → 要件はもうある。⽣成はほぼ不要 （使っても抜け漏れ検証＝clarify 程度） → ★ ここで初めて AI 逆質問で requirements.toml を⽣成する価値 問題提起︓分かれ⽬は「新規 / 保守」ではなく「要件が⽩紙か」 Constitution.md → requirements.toml ⽣成が本当に要るのは、要件が⽩紙の "完全新規事業" だけ では︖ Constitution.md ⾃体は常に必須 - シナリオで要否が変わるのは requirements.toml 「⽣成」だけ # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E29K6D17R.jpg) 3 デモ - Spec Kit で作る # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y4N924EM.jpg) デモの流れ - 仕様から実装まで デモ (約 15 分) は 3 段で構成 ① 仕様化 ② 計画・分解 ③ 整合・実装 constitution → specify plan → tasks analyze → implement ・原則と要件を先に固める ・技術設計を⽣成 ・AI が実装、analyzeで整合を 機械チェック ・今回は clarify 不要 （曖昧点0）でスキップ ・実装単位へ分解 ・依存関係を整理 ・コードはまだ書かない 💡 対話しながら進む様⼦をデモで⾒せる ・動作確認しながら進む ・アプリが形になる # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VENYXL86J8.jpg) デモ: 既存 API に Spec Kit でカート機能を追加 ⼈間が書いたスイーツ店の商品管理 API に、Spec-Driven Development で 1 機能だけ⾜す 既存 (before) Spec Kit スイーツ店 商品管理 API 追加後 (after) + カート機能 商品 約100件 / ⼀覧・検索・CRUD ⼊れる・⼀覧・数量変更・合計 やり⽅: 仕様 → 計画 → タスク → 実装 を Spec Kit のコマンドで順に作る /constitution /specify /plan /tasks /analyze /implement ※ 今回のデモでは 曖昧点0で clarify はスキップ→ analyze を実演し C1/C2 検出 スコープ: カートは「⼊れる・⼀覧・数量・合計」まで - 決済 (Stripe 連携) は範囲外 技術︓Java / .NET（型のある⾔語＝機械的な正誤信号＝「⾨」が効く） デモは .NET - ASP.NET Core Minimal API / C# / インメモリ（DB なし） # Page. 15 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79P84KRE3.jpg) デモ動画は後⽇公開予定 VS Code 上で、Spec Kit と .NET／C#、GPT-5.6 Terra を使⽤し、 ECサイトの機能拡張を進めるデモです。 デモ動画は後⽇ VEED.IO で公開し、こちらの Docswell の説明欄に 動画リンクを追加します。 # Page. 16 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78D8QRG7D.jpg) デモの結果 ワークフローだけで動くアプリが完成 1 2 3 仕様駆動で成果物まで到達 ⼿書きの実装をほぼせず、仕様から動くものができる AI が実装、⼈間はレビュー ⼈間はコードを書くのでなく、仕様とレビューに集中する 再現可能 ⼿順 (仕様) が残るので、誰でも同じ成果を再現できる 💡 「速い」より「仕様から再現できる」ことが価値 # Page. 17 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LMRXKXJR.jpg) 4 重要概念 - constitution / extensions / presets # Page. 18 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMYRL23EW.jpg) 統制と拡張の全体像 ⼩さなコアを 3 つの仕組みで⽀える constitution 3 層構造 拡張で伸ばす プロジェクトの憲法 常時 / 専⾨ / 強制 extensions / presets ・常時︓毎回効く原則 (CLAUDE.md / AGENTS.md / Constitution.md) ・コアは⼩さく保つ ・原則だけをコアに残す （詳細は外出し） ・全コマンドの共通⼟台 (SSOT) ・専⾨︓必要時の知識 (Skills 相当) ・強制︓必ず通すルール （Hooks) 💡 ツール選定ではなく「思想と仕組み」を設計する時代へ ・extensions で機能追加 (現在 100 近い) ・presets で要件を⽅向づけ # Page. 19 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PER9RKMRJ9.jpg) extensions の上に重ねる - hooks と presets 機能を「追加」する extensions、「⽅向づける」presets hooks presets 重ね⽅ (layering) プロセスに差し込む 挙動を⽅向づける 優先度つきで合成 ・各ステップに処理を フックできる ・機能追加でなく「影響」 ・append / prepend / wrap / total replace ・例: Git 連携は hook として実装 ・組織 / チーム単位で配布 ・例: PII 禁⽌を全 PJ 強制 💡 constitution を「各⾃任せ」から「組織で強制」へ ・現在 約 20 種 (A11Y 等) # Page. 20 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XQRLVYEX.jpg) 適⽤範囲と運⽤の勘所 新規・既存どちらにも効く / ⽂脈管理が鍵 (エンプラ向け) greenfield brownfield context 管理 新規プロジェクト 既存プロジェクト ⻑時間作業の⽂脈維持 ・⽴ち上げ時から仕様駆動 ・全置換は不要 改修箇所から SDD 化 ・context window を意識 ・最初に原則を定義 ・きれいに積み上げ ・既存資産を活かす ・段階的に広げる 💡 既存システムでも「改修箇所から」始められる ・compaction で⽂脈を保つ ・仕様が⽂脈を補完 # Page. 21 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37K9RLQ47D.jpg) ⽂脈を設計する - Context Engineering の 4 要素 「⽂脈管理が鍵」を具体に - WHAT / HOW / WHY / FEEDBACK の 4 層で設計する WHAT HOW WHY ★ FEEDBACK スタック・構造 規約・命名 設計の理由 検証コマンド 技術・フォルダ構成 正例 / 反例つきで 具体化 ⽋けやすく⾼コストな 誤りの元 test / build / lint と期待出⼒ 運⽤は ContextOps - Capture（暗黙知を規約化）→ Version → Distribute（各ツール形式へ）→ Govern（違反を pre-commit で検知） # Page. 22 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3W83PDJ5.jpg) 過程を残す - Observability と監査証跡 LLM ⼊出⼒＋エージェントの過程を、⾃⼰ホストの受け⽫へ集約する ① Proxy 層 ② エージェント OTel 層 ③ 受け⽫（集約・監査） LLM の⼊出⼒を記録 過程を記録 集めて保存・検索・監査 （⾏って帰った内容） ツール呼び出し・判断 Langfuse 等セルフホスト可 ＝社内に置ける 過程の記録＝監査証跡＝完了の証 - テストが受け⼊れ基準として残るのと同じ考え⽅ # Page. 23 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDKM4L2EG.jpg) 5 各社は実質同じ⽅向性 - 業界の⽅向性の収束 # Page. 24 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEPKRM2L78.jpg) 異なる仕組みを⽤いつつも実質的に業界は SDD に収束 構造化された意図を「⼀級市⺠」にする同じ原理へ Anthropic / Claude OpenAI / Codex GitHub AWS CLAUDE.md / Agent Skills AGENTS.md / plan・ spec Spec Kit AI-DLC ・CLAUDE.md = 毎回効く原則 (constitution 相当) ・Agent Skills = SKILL.md ・agentskills.io で標準化 ・AGENTS.md = ⽂脈・規約の外部化 ・plan / spec モード ・Goal / Context / Constraints / Done ・constitution → spec → plan → tasks → implement ・最もフルに形式化 ・標準化潮流の中核 ・Mob Elaboration で intent を要件化 ・AI 逆質問 → ⼈間が検証 ・各フェーズで clarify を繰り 返す 💡 各社「SDD」とは呼ばないものの、実質的に構造化仕様で AI を駆動している # Page. 25 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VVR9D67Q.jpg) 天井を上げるのは Agentic Engineering - モデルより規律 失敗もするエージェントを、品質を保ったまま統率する ※ Andrej Karpathy（現 Anthropic、元 OpenAI 創設メンバー / 元 Tesla AI 責任者） Vibe Coding ＝ 最低ラインを上げる Agentic Engineering ＝ 到達できる上限を上げる ・誰でも「記述」でアプリを作れる ・失敗しやすいエージェントを統率 ・開発の⼊り⼝を下げる ・正確性 / セキュリティ / taste / 保守性を保つ「専⾨規律」 💡 この資料の SDD / ハーネス設計 ＝ Agentic Engineering（到達できる上限を上げる側） # Page. 26 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGLMZY27L.jpg) 失敗からルールを育てる CLAUDE.md LLM がどこで間違うかから導いた 4 つの⾏動ルール ① Think Before Coding ② Simplicity First ③ Surgical Changes ④ Goal-Driven Execution 誤った前提を置かない 混乱を隠さない 問題を解く 最⼩コードだけ 触る所だけ 無関係に波及しない 検証可能な基準にし、 検証までループ Karpathy(2026/1/26): 「モデルは勝⼿に誤った前提を置き、確認せず⾛り、押し戻さない」 💡各ルールは失敗の裏返し - 失敗を先回りで CLAUDE.md に刻む 「追加の指⽰ゼロでエージェントが働けるように、CLAUDE.md や REVIEW.md、Skills、ドキュメントを書くべきだ」 - Boris Cherny https://x.com/bcherny/status/2077460395279692197 # Page. 27 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QYRLM9EP.jpg) マルチツールの規約を 1 つに - AGENTS.md を正本に Codex・Claude・Gemini が別ファイルを読む断⽚化を、AGENTS.md へ寄せて解く 問題︓断⽚化 解︓AGENTS.md を正本に 各ツールが別ファイルを読む ・AGENTS.md を Canonical （正本）に ・Codex → AGENTS.md ・Claude → CLAUDE.md ・Gemini → GEMINI.md ・ツール固有ファイルは symlink で補う ・60k+ OSS・30+ ツールで採⽤ 💡Spec Kit の Constitution.md とは両⽴ – 常時規約は AGENTS.md、spec ⽣成は Constitution.md # Page. 28 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4W8D4RJ1.jpg) SDD は「ハーネス」設計の中核 各社が収束した先は、モデルではなく "ハーネス" を設計する時代 Prompt Engineering 2022〜 単発プロンプト • • ➜ Context Engineering 2024〜 RAG・マルチターン 「infra 化できるドメイン知識は、もう lint や型やテストで表現できる範囲に留まら ない。コメント・Skills・CLAUDE.md・メモリとして、ほぼ全ての暗黙知を刻める」 - Boris Cherny https://x.com/bcherny/status/2077460395279692197 ➜ Harness Engineering 2026〜 ★ ⾃律・並列・本番 ハーネス ＝ AI が⾛り出す前に「どう⾛るか」を伝える層 Spec Kit の constitution / specify / clarify はその具体実装 ハーネス（進路を⽰す・主観） ガードレール（道を外れない・客観） ・Constitution / Skills / プラン設計 ・lint / 型 / build / test / CI ・「どう⾛るか」を事前に設計する - Hooks で⾃動発⽕・違反をブロック（PreToolUse / PostToolUse） - 逸脱を機械的に検知・阻⽌する したがって、ここでも SDD が消えたわけではない ハーネス設計の中核として、AI をどう⾛らせるかの中⼼に残っている # Page. 29 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71Y2Z4VJG.jpg) ハーネスの中⾝ - 3 層で設計する 「ハーネス設計の時代」を具体に - モデルの周り全部を 3 層に分ける Model（中核） Internal Harness External Harness ★ • 推論エンジン • Opus / Sonnet / Fable • context から出⼒を決める • agent loop・tools・context 管理 • モデルを「エージェント」にする層 • Claude Code ⾃体がこれ • Constitution.md・spec （＝ SDD の成果物）・ CLAUDE.md・Skills・ Hooks・MCP • ユーザーが設計・改善する層 • ハーネス⼯学の主戦場 運⽤ 3 原則 - ⼩さく保つ / 可搬に保つ（Markdown で他ツールへ）/ built-in を使い切る # Page. 30 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WGR9X3E2.jpg) GitHub は中⽴なハブになる 1 2 3 全モデルを取り込む Copilot はどのモデルでも動く - 特定ベンダーに賭けない 全エージェントを取り込む Spec Kit はエージェント⾮依存 - 各社ツールをそのまま乗せる 標準は中⽴の場（AAIF）へ - GitHub はそれに乗る AGENTS.md / MCP は AAIF (Agentic AI Foundation＝ガバナンス/標準化団体) へ - 規約の標準化の中⼼に座る # Page. 31 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZLR96GE3.jpg) 6 まとめ - 名前ではなく「型」を学ぶ # Page. 32 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6WRK2QEV.jpg) キーメッセージ 持ち帰ってほしい 3 つの核⼼ 1 2 3 コードの前に仕様を構造化する Spec Kit は Constitution.md を起点に、仕様 → 計画 → タスク → 実装をつなぐ 異なる仕組みを⽤いつつも実業界は同じ⽅向へ 各社は違うツールでも、同じ⽅向に向かっていること- SDD は消えたのではなく収束した 追うべきは個別機能でなく「型」 個別技術は陳腐化する。考え⽅は陳腐化しない 💡 「どのツールを使うか」より「どう仕様を構造化するか」が問われる # Page. 33 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5M8P22E4.jpg) 次のステップ - 明⽇から試す ⼩さく試して効果を確かめる ● ⼿元のリポジトリに spec-kit を⼊れて /speckit.specify を 1 回実⾏する ● - /speckit.constitution を実⾏して、チームの規約・思想を constitution にする ● brownfield なら、改修が⼊る箇所から段階的に SDD 化する ● 個別の新機能を追うより、8 コマンドの「型」を⾝につける 💡 次は、⾃分の題材で plan → implement まで回してみる # Page. 34 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9729K641JR.jpg) 参考資料 📚 参考URL⼀覧（リソース） Agent HQ 関連 https://github.blog/news-insights/companynews/welcome-home-agents/ https://github.blog/news-insights/company-news/pickyour-agent-use-claude-and-codex-on-agent-hq/ https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/use-aimodels/change-the-chat-model https://code.visualstudio.com/blogs/2025/11/03/unifiedagent-experience https://code.visualstudio.com/docs/copilot/agents/overv iew GitHub Copilot https://github.com/features/copilot https://github.com/features/copilot/agents https://docs.github.com/en/copilot Spec-Driven Development https://github.com/github/spec-kit Agent Skills & MCP https://github.com/aktsmm/vscode-agent-skill-ninja https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName= yamapan.agent-skill-ninja https://claude.com/blog/extending-claude-capabilitieswith-skills-mcp-servers Claude https://www.anthropic.com/claude https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6 https://x.com/bcherny/status/2023801162634572082?s =46&t=x8ThQ5xz1EucrC3ss1gHig FPT AI Factory https://factory.fpt.ai/ja/ Spec Kit (docs / extensions / hooks / presets) https://github.github.com/spec-kit/ https://github.github.io/spec-kit/reference/presets.html AGENTS.md https://agents.md Agentic AI Foundation (AAIF) https://aaif.io https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundationannounces-the-formation-of-the-agentic-ai-foundation MCP https://modelcontextprotocol.io Agent Skills https://agentskills.io OpenAI Codex https://github.com/openai/codex Open Source Friday with Spec-Kit https://youtu.be/2IArMAhkJcE # Page. 35 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY4N9M47M.jpg) Thank you! # Page. 36 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NYXLW6E8.jpg) # Page. 37 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9P84XR73.jpg) 日本から世界に挑戦する人を増やす。 # Page. 38 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8D8Q2GJD.jpg) 主催者について RevenueCat（本社：米国カリフォルニア州サンフランシスコ、共同創業者兼CEO： Jacob Ei1ng）は、モバイルアプリの収益化を支えるリーディングプラットフォーム です。世界中の開発者やアプリ企業がRevenueCatを利用し、iOS、Android、Webを 横断して、購入機能の実装、顧客データの管理、収益成長を実現しています。 RevenueCatは、サブスクリプション、ポイント課金、広告などの収益化モデルに対 応し、課金、レシート検証、分析、ペイウォール、コンバージョン最適化を一つの プラットフォームで提供します。現在、OpenAI、No1on、PhotoRoom、Runna、 GLOBIS、Ubie、YAMAPなどを含む、世界中の11万以上のアプリがRevenueCatを活用 しており、1日あたり30億件以上のAPIリクエスト、年間約2.4兆円以上の収益を支え ています。 RevenueCatは、Y Combinator発の米国企業であり、Bain Capital Ventures、Index Ventures、Y Combinator、Adjacent、Volo Ventures、SaaStr Fundなどの投資家から支 援を受けながら、世界中のアプリ事業者の持続的な収益成長を支えるインフラとし て事業を拡大しています。RevenueCatの詳細については、revenuecat.com/jp をご覧 ください。 # Page. 39 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLMRX2XER.jpg) RevenueCat主催のグローバルイベントで8月1日から9月末まで開催 2か月間、アプリ開発 ストア公開 マネタイズ をオンラインで競う 高額賞金 VC支援 NYC表彰式 他豪華特典。参加資格不問 完全無料 昨年は世界で50,000人以上が参加。アプリ総売上は10億円突破 優勝した「Payout」は、2週間で開発し約500万円の売上を達成 300万ダウンロードを達成するアプリなどソロプレナーが続々誕生 # Page. 40 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MYRL837W.jpg) # Page. 41 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R9RK5RE9.jpg) 参加特典と賞金 参加特典 受賞カテゴリ スポンサーから提供されるAIツール無料クレジットの獲得 売上、社会的意義やデザインなど10の受賞カテゴリに応じた賞金 賞金 優勝賞金約1600万円、賞金総額約1.6億円 表彰式 上位入賞者はニューヨークのタイムズスクエアで表彰 VC支援 上位入賞者にはVCからの投資機会有り # Page. 42 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXQRLKY7X.jpg) 受賞カテゴリー Build & Grow賞 BuildInPublic賞 HAMM賞 Catvertising賞 RevenueCat Design賞 RevenueCat Peace賞 Best Game賞 Next Gen賞 Influencer賞 Conflict of Interest賞 # Page. 43 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK9RL54JD.jpg) グローバルスポンサー # Page. 44 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3W83KDE5.jpg) ルール① 登録 8月1日から9月30日の間にDevpostに登録すること 公開 8月1日から9月30日の間にアプリをストアに公開すること 申請 8月1日から9月30日の間に公開済アプリをDevpostに申請すること 対象アプリ RevenueCat SDK導入済のサブスクリプション課金アプリ アプリ言語 英語UIのアプリ（グローバル市場への挑戦） # Page. 45 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKM4327G.jpg) ルール② アプリ種別 iOS、iPadOS、macOS、Androidのいずれか 申請内容 ● テキストでアプリの概要と機能を説明 ● 2分以内のデモビデオ（もちろん英語）を作成し、YoutubeやVimeoなど 公開URLで共有。著作権侵害をしていないこと ● 公開したストアのURL、1024 x 1024のアイコン、1179 x 2556 スクリーンショッ ト（端末のフレームなし） ● 未成年の方 フリートライアルまたは有料機能をアンロックするプロモコードがあること Next Gen賞のみ対象 ※ストア公開は不要 # Page. 46 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKRM4LJ8.jpg) よくある質問① 質問① 開始時間のタイムゾーンは？ 👉 8月1日0時日本時間です。 質問② もう開発はじめていいの？ 👉 OK 質問③ もう宣伝はじめていいの？ 👉 OK 質問④ 申請するアプリ数に上限は？👉 何個でも申請可能です。 # Page. 47 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVVR9X6JQ.jpg) よくある質問② 質問⑤ すでに公開済のWebアプリのモバイルアプリ化は？👉 OK 質問⑥ 他のハッカソンで出したアプリは？👉 ストア公開してなければOK # Page. 48 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLMZV2JL.jpg) 日本特別企画 ● 事前説明会開催（那覇・札幌・神戸・福岡・東京） ● 京都IVSスポンサーシップ ● メディア説明会 ● カウントダウンパーティー ● カフェ（ワークショップ・セッション・交流） ● Builders Weekend - Shipaton special edi8on ● Discord日本語チャネル ● リアルイベント参加でしかもらえないグッズ # Page. 49 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYRL697P.jpg) 事前説明会 jp.shipaton.com # Page. 50 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74W8DMRE1.jpg) 7/31 カウントダウンパーティ # Page. 51 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1Y2Z8VEG.jpg) 8/3-6 カフェ # Page. 52 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWGR9Z372.jpg) 8/8 Builders Weekend # Page. 53 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZLR91G73.jpg) 日本オリジナルグッズ # Page. 54 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76WRKLQ7V.jpg) jp.shipaton.com # Page. 55 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75M8P1274.jpg) AI 駆動開発でソフトウェア開発の⾰命を起こす︕ # Page. 56 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J29K611ER.jpg) AI 駆動開発カンファレンス 2026年夏 イベント趣旨 国内企業における AI 駆動開発の導⼊促進とノウハウの共有、 競争⼒強化を⽬的に「AI 駆動開発カンファレンス Summer 2026」を 2026年夏に開催します︕ AI 駆動カンファレンス 2026夏 開催 ⽣成 AI がもたらす新たな開発スタイルとチームの最前線 ● ⽇時︓2026年7⽉30⽇・31⽇ 2days ● 会場︓⽇本マイクロソフト株式会社（品川グランドセントラルタワー） ● 主催︓AI 駆動開発カンファレンス 実⾏委員会 ● 協⼒︓⽇本マイクロソフト株式会社 AI 駆動開発コンソーシアム # Page. 57 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY4N9Z4JM.jpg) セッション枠 (Day1: 7/30) 10:20 open Room A(96) Room B(60) Room CD(120) Booth オープニングキーノート︓Cognition 正井様、シバタ様 11:00-11:50 12:10-12:50 さくらインターネット (ランチセッション) 13:00-13:40 株式会社ハイヤールー （広⽊⼤地様×葛岡様） 13:50-14:30 株式会社アイスリーデザイン RevenueCat（スペクト株式会社） (ランチセッション) ULS コンサルティング (ランチセッション) みずほ証券 （招待講演） テックファーム株式会社 クラスメソッド株式会社 休憩（ブースツアー） 14:30-15:00 展⽰ブース (11:50〜18:00) 15:00-15:40 Postman, Inc. 株式会社 Grizzlarity（シンカ） トランスコスモス株式会社 15:50-16:30 ファインディ株式会社 株式会社ネバーマイル LINE ヤフー株式会社 16:40-17:20 ライオン中林様 (招待講演) ダイキン前川様 (招待講演) 17:30-18:20 クロージングキーノート︓⽇本マイクロソフト株式会社 畠⼭様、岡嵜様 18:30-20:00 軽⾷・ネットワーキング # Page. 58 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNYXL3678.jpg) セッション枠(Day2: 7/31) 10:20 open Room A(96) Room B(60) Room CD(120) オープニングキーノート︓GitHub（登壇者調整中） 11:00-11:50 12:10-12:50 FPT ジャパンホールディングス (ランチセッション) 13:00-13:40 モノタロウ (招待講演) 13:50-14:30 株式会社 SHIFT クリエーションライン (ランチセッション) Replit （招待講演）※リモート登壇あり 富⼠通 (招待講演) アークウェイ 森屋様 (招待講演) 14:30-15:00 休憩（ブースツアー） 15:00-15:50 キーノート︓Anysphere/Cursor Nick Miller 様 株式会社サーバーワークス 16:00-16:40 CodeRabbit Inc. フェンリル株式会社 ⽇本 IBM 株式会社 16:50-17:30 KDDI アジャイル開発センター 株式会社 NTT データ MSE JTP 株式会社 17:40-18:20 株式会社 Autest AI 駆動開発のその先へ、 「AI 駆動企業」への道標（荒井） 調整中 18:30-20:00 Booth 懇親会 展⽰ブース (11:00〜17:00)