Skill
手順を統一する
要件整理から計画、テスト駆動開発、レビュー、完了確認まで。 一連の開発手順をSkillとして定義しておくことで、 AIは毎回同じ品質の工程を踏みます。
AIにコードを書かせること自体は、もう珍しくありません。 けれど実際に運用してみると、レビューなしでmainに直接pushされる、 「修正しました」と言いながら動作確認していない、APIキーをうっかりcommitする ——そういう問題が次々に出てきます。
AIに「書くな」と指示しても、忘れるし、守らない。
人間の開発組織がルールだけでなく仕組み（CIやレビュー承認）で品質を保つように、 AI組織にも同じことが必要です。 AI Agent Organizationは、その仕組みをまるごとテンプレートにしたものです。
手順の統一、違反の自動検知、仕組み自体の検証。この3層で動きます。
要件整理から計画、テスト駆動開発、レビュー、完了確認まで。 一連の開発手順をSkillとして定義しておくことで、 AIは毎回同じ品質の工程を踏みます。
mainブランチへの直接push、秘密情報のcommit、テスト未通過でのマージ承認。 AIの記憶や意思に頼らず、コマンド実行の瞬間に条件を検査し、 通らなければその場で止めます。
SkillとHookがきちんと動いているかを、 独立した監査エージェントが定期的にチェックします。 仕組みが形骸化しないための層です。
あなた（OWNER）の下に、AIだけの開発チームが動きます。
OWNERの仕事は3つだけ——依頼を書く、通知を見る、大事な判断に答える。
| ロール | 役割 |
|---|---|
| CEO | 経営判断・方針決定 |
| COO | 進行管理・タスク割振り |
| CTO | 技術選定・設計方針 |
| CPO | 要件定義・優先度判断 |
| CQO | 品質管理・リリース判定 |
| CMO | マーケ施策・ASO運用 |
| Engineer A/B | 実装とレビューの分離 |
| Auditor | 独立監査・規約チェック |
実装を担当するEngineer Aと、レビューを担当するEngineer Bは常に別のエージェントが務めます。
zipを展開し、セットアップスクリプトを実行し、AIエージェントを起動する。それだけです。
1人で全部やっている開発者が、レビュー・テスト・マーケティングまでAI組織に任せる。 自分は設計と判断に集中できるようになります。
案件ごとにばらつく品質を、共通のゲートで底上げする。 PRレビュー、テスト、ドキュメント作成を毎回同じ水準で回せます。
少人数でも整った開発プロセスを持てる。 人間が方向性を決め、AIが品質の維持を担う分業です。
主要なAIコーディングエージェントに対応しています。複数モデルを組み合わせたレビュー体制も組み込んであります。ローカルLLMへの対応も可能です。
はい。既存のリポジトリをprojects/に配置し、CLAUDE.mdから中央ルールを参照させる形です。既存環境の更新スクリプトもあります。
1人の開発者（OWNER）がAI組織に依頼を出す構成です。OWNERがやることは「依頼を書く」「通知を見る」「大事な判断だけ答える」の3つです。
コア部分は言語やフレームワークに依存しません。iOS固有の機能はオプションパックに分かれているので、Webやバックエンドの開発にもそのまま使えます。
push前のシークレット検知、.gitignoreの変更監視、機密ディレクトリのcommit禁止など、情報漏洩を止める仕組みが最初から入っています。
導入やカスタマイズについて、お気軽にご相談ください。