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AI駆動開発（AIDD）のチーム運用｜証跡からSkill・Ruleを継続改善する

AI駆動開発（AIDD）をチームで継続改善する実践方法を解説します。Claude Code・CodexのHooksによる証跡収集、Skill・Ruleの改訂、Git feature flowで開発ブランチを汚さない同期、週次レポートと数週間後の効果確認まで、実装と運用を紹介します。

サティア・ナデラのトークン資本論とSkillOptの研究を手がかりに、AI活用を一回限りの効率化で終わらせず自社の能力へ蓄積する設計を考えます。実行履歴の選別、検証を通した手順の最適化、モデル交換に耐える評価基準と組織の主導権を保つ実践アプローチを整理します。

AI Digestでは、情報収集から下書き生成までは自動化し、公開の判断は人間が行います。形式を固定したJSON、同じ入力から同じMDXを生成する変換処理、公開前の事実確認を通して、n8nとCodexが担う処理と、人間による公開判断、訂正、撤回の責任範囲や現在の限界を紹介します。