コストが見える、過程が残る - GitHub Copilot × Spec Kit 起点の AI 駆動開発オブザーバビリティ

コストが⾒える、過程が残る - GitHub Copilot × Spec Kit 起点の AI 駆動開発オブザーバビリティ Shotaro Suzuki Executive Evangelist FPT Japan, Data & AI Integration

鈴⽊ 章太郎 X (Twitter) : @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) 略歴︓ AI 駆動開発勉強会主催。Microsoft エバンジェリスト時代(2003年)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 駆動開発コンサルティ ングを実施。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 IT 総合戦略室 政府 CIO 補佐官（併任︓法務省 CIO 補佐官、第4次安倍改造内閣、 2019年4⽉〜）、 デジタル庁 PM（併任 ︓⾦融庁デジタル統括アド バイザー、菅内閣、2021年9⽉〜）を経て2024年 10⽉より現職を兼務。 MCT (Microsoft 認定トレーナー) としてエディフィストラーニング社においてGH-300 コース 担当の他、多くの AI 開発系トレーニング講師を担当。 Google Cloud Partner All Certifications Holder 2025 。 https://shotaro-evangelist.carrd.co / https://www.docswell.com /user/shosuz

• https://shotaro-evangelist.carrd.co/
• https://www.docswell.com/user/shosuz
• https://www.edifist.co.jp/course/MSCGH300
• https://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/google-cloud-partner-all-certification-holders-2025

GitHub Copilot × Spec Kit - まず「何を作るか」を構造化する specify → plan → tasks で作業をタスク単位に割る（実際には 5 + 3 コマンド） 必須 5 コマンド - 上流から実装まで⼀直線 1. constitution 原則・制約(SSoT) 2. specify 3. plan 4. tasks 5. implement 仕様(What) 設計(How) 作業単位に分解 実装 任意 3 コマンド - 必要に応じて差し込む(品質と精度を上げる) clarify analyze checklist spec を精緻化 整合をチェック 品質観点を追加 tasks が実装の単位になる → だから消費を task 単位で下げられ、過程も task 単位で残せる = この後の効率化と可視化の⼟台

コストを抑える - Executor / Advisor パターン 安いモデルが毎ターン回し、⾼いモデルは必要時だけ助⾔する Executor Main loop 相談(Tool call) Advisor Sonnet 5 Fable 5 tasks 毎ターン回す(安い) plan 必要時だけ(⾼い) 助⾔を返す ⼤半の tasks のトークンは安い実⾏役 (Sonnet 5) レートで課⾦ - plan の要所だけ強いモデル (Fable 5) の判断を得る 参考: Anthropic 公式 @ClaudeDevs(Executor / Advisor パターン) https://x.com/ClaudeDevs/status/2074606058128224365

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指⽰役(Director)パターン - 強いモデルが指⽰、安いモデルが実⾏ Anthropic 公式のもう 1 つのパターン。計画は上位、実⾏は下位に振る Director (指⽰役) 指⽰(計画・タスク) Worker(作業者) Fable 5 Sonnet 5 Plan 計画・指⽰(⾼い) tasks 実⾏(⼤半・安い) 結果を報告 Advisor / 指⽰役 どちらのパターンも、スコア低下を最⼩限に約半分のコスト (Anthropic 公式) GitHub Copilot もモデルを選べるので、同じ発想がそのまま使える 参考: Anthropic 公式 @ClaudeDevs(Advisor / Director の 2 パターン) https://x.com/ClaudeDevs/status/2074606058128224365

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過程のトレーサビリティ - 3 層で記録し、コストを⾒える化する LLM の⼊出⼒とエージェントの過程を、⾃社の受け⽫へ集約する ① Proxy 層 • LLM の⼊出⼒とトークン / コストを計測 • LiteLLM / Helicone ② エージェント OTel 層 • ツール呼び出し・ファイル 操作・判断を記録 • OpenTelemetry ③ 受け⽫(集約・監査) • 集約・保存・検索・監査 • Langfuse セルフホスト → 社内 SIEM タスク単位でトークンを帰属 → 消費も過程も task 単位で残る = そのまま監査証跡へ 組織で配るなら - Claude apps gateway (セルフホスト型のコントロールプレーン) SSO でアクセス集約 / グループ別にモデル制御 / 上限を組織・グループ・個⼈ × ⽇・週・⽉で / OTLP を⾃社 スタックへ - ローカル設定で回避不可 参考: Claude apps gateway (Amazon Bedrock / Claude Platform on AWS / Google Cloud / Microsoft Foundry) https://code.claude.com/docs/en/claude-apps-gateway

• https://code.claude.com/docs/en/claude-apps-gateway

品質保証と監査は⼀つの仕組み 「実装が通ればいい」と「過程を残したい」は対⽴しない ⾃動チェック = lint / test / visual regression / Hooks ① 品質を収束させる信号 ② 通過ログ = 監査証跡 テスト緑・カバレッジ・レビュー通過 完了証明 = 契約履⾏の証 コストの可視化も過程の記録も、Spec Kit で構造化した副産物 - ⼆重作業にならない

Codex ではじめるエージェンティックコーディング ― ― AI エージェントによる⾃律的システム開発ガイド

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