Expertiseモジュール開発ガイド
概要
このドキュメントは、AI指示書キットにおけるexpertise（専門知識）モジュールの開発プロセスと、2025年1月に実施した4つのexpertiseモジュール（legal_engineering、software_engineering、parallel_distributed、machine_learning）の開発経験から得られたベストプラクティスをまとめたものです。
Expertiseモジュールとは
定義
Expertiseモジュールは、特定の専門分野における深い知識と最新のベストプラクティスを体系的に提供するモジュールです。他のモジュールタイプとは異なり、以下の特徴を持ちます：
- 包括的な専門知識: 該当分野の理論から実践まで網羅
- 最新性: 2024-2025年の最新トレンドと技術を反映
- 実装指向: 理論だけでなく具体的な実装例を提供
- 業界標準準拠: SWEBOK、IEEE、OWASPなどの権威ある標準に準拠
他のモジュールタイプとの違い
- skills: 特定のスキルに焦点を当てた実践的な指示
- methods: 方法論やプロセスに関する指示
- domains: 業界固有の知識と慣習
- expertise: 上記すべてを統合した深い専門知識
開発プロセス
1. 研究フェーズ（最重要）
1.1 並列調査戦略
並列調査の利点:
- 効率性: 複数分野を同時に調査
- 相互参照: 分野間の関連性を発見
- 時間短縮: 待機時間の削減
実施方法:
- Taskツールで4分野同時調査
- 各分野の最新トレンド収集
- 実践的な実装例の探索
1.2 情報源の選定
権威ある情報源:
ソフトウェア工学:
- SWEBOK v4.0 (2024年10月)
- IEEE標準
- ACMガイドライン
法令工学:
- EU AI Act (2024)
- Digital Services Act
- 各国規制フレームワーク
並列分散処理:
- 最新の学術論文
- 大手クラウドプロバイダーのドキュメント
- オープンソースプロジェクト
機械学習:
- NeurIPS、ICML等の会議論文
- 大手AI企業の研究報告
- MLOps実践レポート
1.3 調査結果の保存
# 参考資料の体系的な保存
docs/developers/research/
├── legal_engineering_best_practices_2024.md
├── software_engineering_best_practices_2024.md
├── parallel_distributed_best_practices_2024.md
└── machine_learning_best_practices_2024.md
2. 構造設計フェーズ
2.1 一貫した構造テンプレート
# [分野名]専門知識モジュール
## 概要
- 2024-2025年の最新動向を含む包括的な説明
- このモジュールが提供する価値
## 基本原則
### 1. 中核概念
- 分野の基礎となる理論
- 重要な定義と用語
### 2. 最新動向
- 2024-2025年の技術トレンド
- 業界標準の更新
## 実装技術
### 1. 具体的な実装方法
- コード例（Python、YAML等）
- 設定例
- アーキテクチャ図（テキスト形式）
### 2. ベストプラクティス
- 実証された手法
- アンチパターンの回避
## 業界別ガイド
- 各業界での適用方法
- 特別な考慮事項
## 実装ロードマップ
- 段階的な導入計画
- タイムライン例
## 成功指標
- KPIと測定方法
- 成功基準
2.2 変数設計の原則
変数設計のポイント:
包括性:
- 主要なユースケースをカバー
- デフォルト値は最も一般的な設定
拡張性:
- 将来の技術動向に対応可能
- enum値は追加しやすい構造
相互運用性:
- 他のモジュールとの連携を考慮
- 標準的な用語を使用
3. 実装フェーズ
3.1 コンテンツ作成のポイント
理論と実践のバランス
構成比率の目安:
基礎理論: 20%
実装技術: 50%
ベストプラクティス: 20%
将来展望: 10%
コード例の重要性
# 実際に動作するコード例を提供
class ConcreteExample:
"""
- 実装可能なレベルの詳細度
- エラーハンドリング含む
- 本番環境を意識した実装
"""
def __init__(self):
# 初期化処理
pass
最新技術の統合
- 2024-2025年の最新フレームワーク
- 新しい標準やプロトコル
- 実証された新手法
3.2 品質チェックリスト
## Expertiseモジュール品質チェックリスト
### 内容の包括性
- [ ] 基礎理論から最新技術まで網羅
- [ ] 実装例が豊富で実用的
- [ ] 業界標準に準拠
### 最新性
- [ ] 2024-2025年の情報を反映
- [ ] 廃止された技術の除外
- [ ] 将来のトレンドへの言及
### 実用性
- [ ] すぐに使えるコード例
- [ ] 段階的な実装ガイド
- [ ] 明確な成功指標
### 構造
- [ ] 一貫したセクション構成
- [ ] 論理的な流れ
- [ ] 適切な詳細度
### メタデータ
- [ ] 包括的な変数定義
- [ ] 適切な依存関係
- [ ] 有用なタグ
4. メタデータ作成フェーズ
4.1 YAMLメタデータの構造
id: expertise_[分野名]
name: [日本語名]
description: 2024-2025年の最新[分野]専門知識。[主要トピック]の包括的アプローチ
version: 1.0.0
category: expertise
subcategory: [適切なサブカテゴリ]
variables:
# 15個前後の意味のある変数
# enum型で選択肢を提供
# デフォルト値は最も一般的な設定
dependencies:
required:
# 必須の依存モジュール
optional:
# オプションの関連モジュール
compatible_tasks:
# このexpertiseが活用できるタスク
tags:
# 検索性を高める包括的なタグ
examples:
# 3-4個の具体的な使用例
ベストプラクティス
1. 調査の徹底
- 最新情報の重視: 2023年以前の情報は慎重に扱う
- 複数情報源の照合: 単一ソースに依存しない
- 実践例の収集: 理論だけでなく実装例も重要
2. 構造の一貫性
- テンプレート準拠: 全expertiseモジュールで統一構造
- セクションの順序: 基礎→詳細→実装の流れ
- 適切な粒度: 詳細すぎず、浅すぎない
3. 実装の具体性
- 動作するコード: 疑似コードではなく実装可能なコード
- エラー処理: 本番環境を意識した堅牢な実装
- パフォーマンス考慮: 効率的な実装方法
4. 保守性の確保
- 更新頻度の想定: 年1-2回の更新を前提
- 参照資料の記録: 次回更新時の参照を容易に
- 変更履歴の管理: 主要な更新内容を記録
よくある課題と解決策
課題1: 情報の取捨選択
問題: 専門分野の情報量が膨大 解決策:
- 実用性を最優先
- 2024-2025年の情報を重視
- 基礎と最新技術のバランス
課題2: 技術の陳腐化
問題: 技術の進歩が速い 解決策:
- 原理原則を重視
- 具体的な技術は例として扱う
- 定期的な更新を前提とした構造
課題3: 分野間の整合性
問題: 各分野で用語や概念が異なる 解決策:
- 共通の構造テンプレート使用
- 相互参照の明示
- 統一的な変数命名規則
今後の改善提案
1. 自動化の推進
- 調査プロセスの部分自動化
- 品質チェックの自動化
- 更新通知システム
2. コミュニティ貢献
- 外部専門家のレビュー受け入れ
- 実装例の共有プラットフォーム
- フィードバックループの確立
3. 継続的改善
- 四半期ごとの内容レビュー
- 新技術の迅速な反映
- ユーザーフィードバックの統合
まとめ
Expertiseモジュールの開発は、深い専門知識と最新技術トレンドの統合が鍵となります。徹底的な調査、構造化された実装、継続的な改善により、AIが専門家レベルの知識を活用できる高品質なモジュールを作成できます。
付録: 開発タイムライン例
Day 1 - 調査フェーズ:
- 並列調査の実施（4分野同時）
- 参考資料の収集と整理
- docs/developers/research/への保存
Day 2 - 実装フェーズ:
- モジュール本体（.md）の作成
- 並列処理で4モジュール同時作成
- 品質チェック
Day 3 - 完成フェーズ:
- YAMLメタデータ作成
- 相互参照の確認
- 最終レビューと調整
このガイドラインに従うことで、高品質なExpertiseモジュールを効率的に開発できます。