最近の GitHub Copilot Spec Kit 関連アクティビティについて

最近の GitHub Copilot Spec Kit 関連 アクティビティについて 〜 MS 公式 GH-300トレーニング講師、エンタープライズ SI 向けトレーニング・コンサルティング、 デブサミ2026セッション、等より ~ 鈴⽊ 章太郎 Executive Evangelist, FPT Japan Holdings https://www.docswell.com/user/shosuz

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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 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、20年に渡り⼀貫して 開発者向けに最新技術を啓発。NVIDIA GPU クラウド技術訴求、AI 駆動開発コンソーシアム副座⻑。 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。 エディフィストラーニング社で GH-300 コースを MCT (Microsoft 認定 トレーナー) として担当中。 Google Cloud Partner All Certifications Holders 2025 。

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AI 駆動開発勉強会とは︖ 𝕏(twitter)のハッシュタグは #AI駆動開発 で お願いします︕ AI 駆動開発勉強会とは︖ AI 駆動開発(AI-Driven Development) 勉強会は、AI 技術を 使った開発に興味を持つ⽅々向けに、様々な AI ツールを使った開発 のノウハウ、AI による開発プロセスの最適化、⽣成 AI・LLM を最⼤限 に活⽤した新たな開発⼿法やテクニック、そして今後の開発パラダイムに ついて共有・議論する勉強会です。会員数 19,000⼈超えました︕ https://www.ai-driven.dev/ https://aid.connpass.com/

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AI 駆動開発勉強会︓地⽅⽀部・テーマ⽀部 AI 駆動開発勉強会 全国マップ 運営メンバー募集中︕ 神 𝕏(twitter)のハッシュタグは #AI駆動開発 でお願いします︕ 運営メンバー募集中︕ ⼾ 運営メンバー募集中︕ AI 駆動開発コンソーシアム 運営メンバー募集中︕

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MS 公式 GH-300 講座 トレーニング講師

2025.12.12 無料セミナー 最新 G i t H u b Copilot を解説︕ G i t H u b Universe 2025 発表内容と G H - 300 認定コース紹介 https://youtu.be/d-UHMeTv0Nw 鈴⽊ 章太郎 Executive Evangelist, FPT Japan Holdings

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Microsoft ｜GitHub NEW 5/29(⾦)、 6/26(⾦) 、7/24(⾦) 、 8/28(⾦)、 9/25(⾦) G i t H u b Copilot 開催⽇程︓~3/27(⾦)、4/24(⾦)、 https://www.edifist.co.jp/course/MSCGH300 本コースは、GitHub Copilot の機能とその責任ある活⽤⽅法を学ぶためのトレーニングです。 Microsoft の最近の調査では、GitHub Copilot の活⽤により⼤幅な⽣産性の向上を経験することがわかりました。 • 新しいコードの4 6 % が AI によって記述されるようになった • 開発者の全体的な⽣産性が 5 5 % 速くなった • 開発者の 7 4 % が満⾜のいく作業に集中できるようになったと感じている どのような⼿段で⽣産性の向上が実現可能か、具体的なケースによるGitHub Copilot の活⽤⽅法を学びます。 カリキュラム 1. GitHub Copilot を使⽤した責任ある AI 2. GitHub Copilot の概要 3. GitHub Copilot を使⽤したプロンプト エンジニアリングの概要 4. GitHub Copilot Space の概要 5. ⾼度な GitHub Copilot の機能の使⽤ 6. さまざまな環境での GitHub Copilot: IDE、チャット、コマンド ラインの⼿法 対象者 • ソフトウェア開発者、DevOps エンジニア、管理者の⽅ • AI ツールを開発ワークフローに統合したい⽅ • 責任ある AI の使⽤と倫理的な配慮を学びたい⽅ • GitHub Copilot の機能を深く理解し、業務に活⽤したい⽅ 前提条件 MSCGIT01 : Git・GitHub 基礎と実践 （https://www.edifist.co.jp/course/MSCGIT01）受講済、または 、次の知識を保有する⽅ • 統合開発環境 (Visual Studio Code) と GitHubなどのバージョン管理システムに関する知識 • AI と機械学習の原則に関する基礎知識 7. GitHub Copilot での管理とカスタマイズに関する考慮事項 8. GitHub Copilot を使⽤した AI の開発者ユース ケース 9. GitHub Copilot ツールを使⽤して単体テストを開発する 10. GitHub Copilot エージェント モードを使⽤したアプリケーションのビルド 11. GitHub Copilot コーディング エージェントを使⽤して開発を加速する 12. MCP サーバーの概要 13. GitHub Copilot を使⽤したコード レビューと pull request の平準化 14. JavaScript で GitHub Copilot を使う 15. Python で GitHub Copilot を使⽤する 研修日数 時間 9:30〜17:30 受講料 77,000 円（税込） 学習形態 オンライン 到達⽬標 • GitHub Copilot を責任ある⽅法で活⽤できる • 効果的なプロンプトを作成し、提案精度を向上できる • Visual Studio Code や CLI など様々な環境で Copilotを使いこなせる • Business や Enterprise プランの管理機能を理解できる https://www.edifist.co.jp/course/MSCGH300 1⽇ コースコード MSCGH300

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Vérité Live in Shin-Sekai at Nishiazabu

エンタープライズ SI 向け トレーニング・コンサルティング

サンプル EC Web アプリ全体像 補⾜事項 CORS 設定 : http://localhost:3000 からのリクエストを許可（@CrossOrigin） Spec Kit : .github/spec /*.md を「単⼀の真実源」として全レイヤーで参照

• http://localhost:3000/

仕様駆動開発と spec-kit 活⽤ 仕様駆動開発とは ■ ソースコードよりも"仕様ファイル"が開発の中⼼・スタート地点 となる新しいシフトレフト型プロセス 事前に詳細な仕様（JSON / YAML / markdown 等） ■ を策定 ■ AI / エージェント・⾃動化ツールで⼀括実装 ■ リファクタリングまで⾃動化 "1つの仕様が全てのアウトプットを駆動する" → 速度・品質・ドキュメント整合性の劇的向上 従来の開発との違い ■ 従来の開発プロセス 1 ■ マルチ AI 連携によるエージェント駆動 ■ GitHub Copilot + Agent Mode + MCP サーバー → 要件定義 → コード開発 3 テスト・ ドキュメント ドキュメントが遅れ、テストと実装の乖離が発⽣しやすい ■ Spec-Driven 開発プロセス 実現のポイント ■ GitHub spec-kit（仕様中⼼開発の OSS） 2 仕様ファイル作成 C T D I コード テスト ドキュメント インフラ 全体を司る"仕様中⼼ループ"が⾃動で回る新時代のチーム開発プロセス https://github.com/github/spec-kit?tab=readme-ov-file#-what-is-spec-driven-development

• https://github.com/github/spec-kit?tab=readme-ov-file

GitHub spec-kit による6段階ワークフローと 対応 AI エージェント Claude Opus 4.6 / GPT-5.2 or 5.3-Codex 等を選択可能 1 2 仕様（spec） ファイル作成 3 コード/インフラ/ ドキュメント⾃動⽣成 仕様査読・承認 仕様中⼼ループの ワークフロー 6 5 仕様と実装・ ドキュメントの整合性 検証＆変更追従 4 PullRequest ＆ レビューワークフローへ の⾃動投⼊ ■ 仕様駆動開発の⾰新︓ ソースコードよりも“仕様ファイル”が開発の中⼼・スタート地点となる 新しいシフトレフト型プロセス ■ 各⼯程に対応する AI Agent/エンジン︓ • 仕様解析/⽣成︓GPT 5.2 or 5.3-Codex, Claude 4.6 等 • Code/E2E ⽣成︓Copilot Agent (Agent Mode) × MCP サーバー群 エンド to エンド テスト⾃動⽣成 ■ 仕様ファイル例︓ OpenAPI / AsyncAPI / YAML / Markdown ■ MCP サーバー連携例︓ GitHub MCP、Figma MCP、Playwright MCP ■ "1つの仕様が全てのアウトプットを駆動する" → 速度・品質・ドキュメント整合性の劇的向上

Day1/Day2: requirements.txt → .md ⽣成フロー Spec Kit の仕様⽣成プロセスと正しいコマンド⼊⼒⼿順 ターミナル (Terminal) 初期化のみ実⾏ specify init --here --ai copilot プロジェクトのセットアップに使⽤ 仕様⽣成コマンドは打たない Copilot Chat 仕様・計画・タスク⽣成 /speckit.specify /speckit.plan /speckit.tasks requirements.txt の中⾝を貼って指⽰ --phase 等のフラグは使わない ゴール︓.github/spec/*.md が Source of Truth（唯⼀の正解）

Phase 4 商品詳細 API 45分 | パスパラメータとエラーハンドリング

Phase 4 概要 ⽬的: 単⼀商品取得 API (GET /api/products/{id}) の実装 成果物: ProductController.java への詳細取得メソッド追加 要点: @PathVariable を使⽤したパスパラメータの取得 要点: Optional クラスを使⽤した安全なエラーハンドリング エラー制御: 存在しない ID の場合は 404 Not Found を返却

Phase 4 の仕様書作成プロセス 【商品詳細 API】 phase-4-requirements.txt → SpecKit specify コマンド → phase-4-product-detail-api.md → AI 補完 → レビュー 📝 インプット: phase-4-requirements.txt • GET /api/products/{id} で特定商品を返す • 存在しない ID は 404 を返す • 商品詳細ページでの表⽰を想定 • エラーハンドリングを実装 GITHUB COPILOT CHAT 📄 アウトプット: phase-4-product-detail-api.md ## Phase 4: 商品詳細API ### API 仕様 ### 実装⼿順 1. @PathVariable を使った実装 2. @ControllerAdvice でエラー処理 3. 404 エラー時のレスポンス ### テスト⽅法 ⚙ SpecKit specify コマンド /speckit.specify ⽬的︓商品を ID 指定で取得できる API を追加したい。 要件︓ - エンドポイント︓GET /api/products/{id} - 成功(200)︓id, name, price, imageUrl を返す - 失敗(404)︓存在しないidの場合 - ⼊⼒検証︓id 不正の扱い（例︓400）を明確化する 運⽤ルール︓ - 仕様（Source of Truth）は .github/spec/*.md とする 🤖 AI 補完（GitHub Copilot）+ 👤 レビュー・調整 • AI が実装⼿順、コード例、エラー対処法、FAQ を⾃動⽣成 • ⼈間がコードの正確性、説明の明瞭さ、所要時間を確認・調整 • トレーニング⽤に初学者向けに最適化

トレーニング紹介ショートビデオ

Jaz Drivers live in Sun House at Shinjuku

https://www.docswell.com/s/shosuz/5X6MGN-2026-02-20-153309 仕様駆動 × ハイブリッド AI 基盤 × 3分デプロイで実装する モバイルアプリ + AI Agent 鈴⽊ 章太郎 Executive Evangelist, FPT Data & AI Integration FPT Japan Holdings

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今回開発する⽂房具 EC アプリのアーキテクチャ pgvector: セマンティック検索 AI 推論エンジン: Embedding ⽣成 + RAG 推薦 + チャットボット

今回開発する⽂房具 EC アプリの技術スタック ■ 技術スタック • バックエンド: Spring Boot 3.x + Java 17 • モバイル: Swift (iOS) / Kotlin (Android) • データベース: Azure PostgreSQL + pgvector • デプロイ: クラウド PaaS (Zeabur) ■ 主要機能 • 1,000件の⽂房具商品データ • セマンティック検索（pgvector によるベクトル検索） • AI による商品推薦（RAG） • ハイブリッド AI 基盤（FPT AI Factory ⇄ Azure OpenAI） ■ 開発⼿法 • 仕様駆動開発（Spec Kit） • Agent HQ（マルチモデル統合管理） - Claude Opus/Sonnet 4.6, GPT-5.2/5.3 Codex 等から選択 • GitHub Copilot × Agent Skills • MCP Server 連携

Agent Skill Ninja によるスキル管理 ❌ 従来の課題 • スキルの配置が⾯倒 → .github/skills/ に⼿動配置 • AGENTS.md の⼿動更新 → スキルパスを毎回コピペ • どこにスキルがあるか分からない → GitHub を⼿動で探す byやまぱん！(@aktsmm) ✅ Agent Skill Ninja で解決 • 100+ スキルをワンクリックインストール → キーワード検索で即座に発⾒ • AGENTS.md / copilot-instructions.md を ⾃動更新 → スキル追加時に⾃動で反映 • Official / Curated / Community の信頼度 バッジ → 安⼼してスキルを選べる • MCP ツール連携で Agent Mode から利⽤可能 → Copilot Chat から直接操作 https://github.com/aktsmm/vscode-agent-skill-ninja

• https://github.com/aktsmm/vscode-agent-skill-ninja

⽣成された画像を元に Copilot CLI でSwift Code ⽣成 // ProductSearchView.swift struct ProductSearchView: View { @State private var searchQuery = "" @State private var aiProvider: AIProvider = .fptAIFactory @StateObject private var viewModel = ProductSearchViewModel() var body: some View { VStack { // AI切替トグル Picker("AI Engine", selection: $aiProvider) { Text("🔵 FPT") .tag(AIProvider.fptAIFactory) Text("🟢 Azure") .tag(AIProvider.azureOpenAI) } // 検索バー TextField("商品を検索", text: $searchQuery) .onSubmit { viewModel.search( query: searchQuery, provider: aiProvider) } // 結果リスト List(viewModel.products) { product in ProductRow(product: product) } } } }

⽣成された画像を元に Copilot CLI でSwift Code ⽣成

Copilot で⽣成した Swift Code をそのまま Xcode で実⾏

Fretstorm live in Sun House at Shinjuku

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