Compound Engineering: 技術的負債を「技術的資産」に変える80:20の法則

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Every （テック/ビジネス系メディア「Every」を運営）が公開したCompound Engineering Plugin は、Anthropic のClaude Code （ターミナル向けAIコーディングアシスタント）用のプラグインです。

「機能を追加するたびにコードベースが複雑になる」——これは従来のソフトウェア開発における常識でした。しかし、Compound Engineering Pluginはこの常識を逆転させます。「機能が増えるほど開発が楽になる」という、一見矛盾した状態を実現する開発手法です。

本記事では、Compound Engineeringの核心である「Plan/Review 80%、実装 20%」という比率の意味と、技術的負債を資産に変える仕組みを解説します。

Compound Engineeringとは？

Compound Engineering は、Every社が実践するAI エージェント時代のソフトウェア開発手法です。従来の開発では「コードを書くほど複雑さが増す」のが常識でしたが、Compound Engineeringでは「コードを書くほど次の開発が楽になる」という逆転現象を実現します。

従来の開発 vs Compound Engineering

従来の開発:

機能追加 → 複雑さ増加 → 次の開発が遅くなる
技術的負債が蓄積
コードレビューは「問題発見」が目的

Compound Engineering:

機能追加 → 知識蓄積 → 次の開発が速くなる
技術的資産が蓄積
コードレビューは「学習機会」として機能

この違いを生み出すのが、Plan → Work → Review → Compoundという4ステップのループです。

80:20の法則: なぜ実装は20%なのか

Compound Engineeringの最大の特徴は、時間配分の逆転です。

Plan（計画）: 40%
Review（レビュー）: 40%
Work（実装）: 15%
Compound（知識化）: 5%

従来の開発では「実装80%、その他20%」という配分が一般的でした。なぜCompound Engineeringでは実装がわずか20%なのでしょうか？

AIエージェントが変えた「コストの逆転」

答えは単純です。AIがコードを書く時代では、コードを書くコストが劇的に下がったからです。

従来の開発（人間がコード記述）:

コード記述: 難しい・時間がかかる
計画: 比較的簡単
レビュー: 時間がかかるが、実装ほどではない

AI時代の開発（AIがコード記述）:

コード記述: 簡単・速い（AIが担当）
計画: 難しい・重要（人間が担当）
レビュー: 難しい・重要（人間が担当）

つまり、ボトルネックが「コード記述」から「計画と品質管理」に移ったのです。

Plan: 40%の時間を計画に使う理由

Compound Engineeringでは、計画フェーズに最も時間をかけます。具体的には以下のステップを踏みます。

1. リサーチフェーズ

AIエージェントに以下を調査させます:

コードベース分析: 既存のコード構造、命名規則、設計パターン
Git履歴分析: 過去の変更履歴から学習
外部ベストプラクティス: 公式ドキュメント、業界標準の調査

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# Compound Engineering Pluginの例
/workflows:plan "新機能の実装"

このコマンドは、以下を自動実行します:

プロジェクトの既存コードを分析
関連する技術のベストプラクティスを調査
実装計画を生成
インタラクティブQ&Aで曖昧な要件を明確化

2. インタラクティブQ&Aフェーズ（v2.27.0で追加）

計画生成後、AIが最大5つの質問を投げかけます:

曖昧な要件の確認
エッジケースの扱い
技術的な選択肢の確認

例:

Q1: ユーザー認証はJWT方式でよいですか？それともセッション方式？
Q2: エラー時のリトライ回数は何回に設定しますか？
Q3: データベースのインデックスは自動作成しますか？

この質問フェーズにより、実装前に仕様の穴を埋めることができます。

3. 計画の深化（Deepen Plan）

さらに詳細な計画が必要な場合、/deepen-planコマンドで計画を強化できます:

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/deepen-plan docs/plans/2025-01-15-feature-plan.md

このコマンドは、計画の各セクションに対して並列リサーチエージェントを起動し、以下を追加します:

ベストプラクティスと業界パターン
パフォーマンス最適化の提案
UI/UX改善案（該当する場合）
品質向上とエッジケースの考慮
実装例

結果として、実装レベルの詳細を含む本番対応の計画が完成します。

Work: 15%の時間で実装を完了させる

計画が十分に詳細であれば、実装フェーズは驚くほど短時間で完了します。

Git Worktreeによる並列開発

Compound Engineering Pluginは、Git Worktreeを活用して並列開発を実現します:

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/workflows:work docs/plans/2025-01-15-feature-plan.md

このコマンドの実行内容:

新しいGit Worktreeを作成（既存の作業を妨げない）
計画のチェックリストを順番に実行
タスクごとに増分コミット（バッチコミットではない）
ブランチ保護チェック（mainブランチへの直接コミットを防止）

重要な変更（v2.27.0）: 以前はすべてのタスク完了後にまとめてコミットしていましたが、現在はタスクごとに即座にコミットします。これにより:

進捗が可視化される
途中で中断しても作業が失われない
レビューが容易になる

計画ファイルのチェックボックス自動更新

実装中、AIエージェントは計画ファイル内のチェックボックスを自動更新します:

実装前:

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## タスクリスト
- [ ] データベーススキーマ作成
- [ ] API エンドポイント実装
- [ ] テストコード追加

実装後:

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## タスクリスト
- [x] データベーススキーマ作成
- [x] API エンドポイント実装
- [x] テストコード追加

これにより、計画ドキュメントが生きた進捗管理ツールとして機能します。

Review: 40%の時間で品質と学習を両立

レビューフェーズは、単なる「バグ発見」ではなく、学習機会の創出が目的です。

多角的レビュー体制

Compound Engineering Pluginには、14種類の専門レビューエージェントが含まれています:

エージェント	レビュー観点
`dhh-rails-reviewer`	DHH（Ruby on Rails創始者）スタイルの遵守
`kieran-rails-reviewer`	Every社のRails規約
`security-sentinel`	セキュリティ脆弱性
`performance-oracle`	パフォーマンス最適化
`data-integrity-guardian`	データ整合性
`architecture-strategist`	アーキテクチャ適合性
`code-simplicity-reviewer`	シンプルさ・保守性
`julik-frontend-races-reviewer`	フロントエンドの競合状態

これらのエージェントを並列実行することで、短時間で多角的なレビューが完了します:

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/workflows:review

レビューコメントの自動反映

驚くべきことに、AIエージェントは過去のレビューコメントを学習し、同じ問題を事前に修正します。

実例（Every社のブログより）:

「Changed variable naming to match pattern from PR #234, removed excessive test coverage per feedback on PR #219, added error handling similar to approved approach in PR #241.」

つまり、AIは以下を自動実行しました:

PR #234のレビューで指摘された命名規則を適用
PR #219で「テストが過剰」と指摘された基準を適用
PR #241で承認されたエラーハンドリングパターンを適用

人間がレビューを開く前に、AIが過去の学習を適用済みという状態です。

Compound: 5%の時間で知識を資産化

最後のステップが、Compound Engineeringの名前の由来である「Compound（複利化）」フェーズです。

学習の永続化

以下の情報を再利用可能な形で記録します:

バグと修正方法
パフォーマンス問題と最適化手法
新しい問題解決パターン
レビューで得られた知見

これらは以下の形式で保存されます:

CLAUDE.md: プロジェクト固有のルール
Skills: 再利用可能な知識モジュール
Agents: 専門化されたレビュアー定義
Commands: 自動化されたワークフロー

複利効果の実例

1回目の実装:

計画: 4時間
実装: 2時間
レビュー: 3時間
合計: 9時間

10回目の実装（同じパターン）:

計画: 1時間（過去の計画を参照）
実装: 1時間（パターンが確立）
レビュー: 0.5時間（AIが事前に問題を修正）
合計: 2.5時間

時間が1/3以下に短縮されます。これが「複利効果」です。

実践例: DHHスタイルの学習と適用

Compound Engineering Pluginには、Ruby on Railsの創始者DHH（David Heinemeier Hansson）のコーディングスタイルを学習したdhh-rails-styleスキルが含まれています。

DHHが避けるもの

このスキルは、37signals（DHHの会社）が意図的に避けているパターンを定義しています:

避けるべきパターン:

Service Objects（ビジネスロジックの過度な抽象化）
Form Objects（フォーム専用オブジェクト）
Decorators（表示ロジックの分離）
CSSプリプロセッサ（Sass、Less等）
React/Vue（フロントエンドフレームワーク）

代わりに使うもの:

Railsの標準機能（ActiveRecord、Controller）
Turbo（Hotwire）
Stimulus（軽量JavaScript）
標準CSS

AIがDHHスタイルを適用する例

Before（AIが修正前）:

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# Service Objectパターン（DHHスタイルでは避ける）
class UserRegistrationService
  def call(params)
    user = User.new(params)
    user.save!
    send_welcome_email(user)
  end
end

After（AIが自動修正）:

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# Railsの標準パターン（DHHスタイル）
class UsersController < ApplicationController
  def create
    @user = User.new(user_params)
    if @user.save
      UserMailer.welcome(@user).deliver_later
      redirect_to @user
    else
      render :new
    end
  end
end

AIはdhh-rails-styleスキルを読み込み、コードレビュー前に自動的にDHHスタイルに修正します。

Every社の実績: 1人で5製品を運用

Compound Engineeringの効果は、Every社の実績が証明しています:

5つのソフトウェア製品を社内で運用
各製品は1人が主担当
数千人のユーザーが日常的に使用
デモではなく本番環境

従来の開発手法では、1製品に5人のエンジニアが必要だったところを、1人で5製品を運用できるようになりました。つまり、生産性が25倍になった計算です。

Compound Engineering Pluginの使い方

実際にCompound Engineeringを試すには、Claude Codeにプラグインをインストールします。

インストール

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# Claude Codeでプラグインをインストール
/plugin marketplace add https://github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin
/plugin install compound-engineering

基本的なワークフロー

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# 1. 計画を作成
/workflows:plan "ユーザー認証機能の追加"

# 2. 計画を深化（オプション）
/deepen-plan docs/plans/2025-01-15-auth-plan.md

# 3. 実装
/workflows:work docs/plans/2025-01-15-auth-plan.md

# 4. レビュー
/workflows:review

# 5. 知識化
/workflows:compound

利用可能なコンポーネント

プラグインには以下が含まれています:

27のエージェント: 専門化されたレビュアー、リサーチャー
20のコマンド: ワークフロー自動化
14のスキル: 再利用可能な知識モジュール
1つのMCPサーバー: Context7（フレームワークドキュメント検索）

OpenCode / Codex対応（実験的）

Compound Engineering Pluginは、Claude Code以外のAIコーディングツールにも対応し始めています。

変換ツール

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# OpenCode形式に変換
bunx @every-env/compound-plugin install compound-engineering --to opencode

# Codex形式に変換
bunx @every-env/compound-plugin install compound-engineering --to codex

これにより、AIコーディングツール間でエージェント定義を共有できる可能性が開けています。

出力先:

OpenCode: ~/.opencode/
Codex: ~/.codex/prompts/, ~/.codex/skills/

ただし、これらは実験的機能であり、各ツールのフォーマットが進化するにつれて変更される可能性があります。

まとめ

Compound Engineeringは、AIエージェント時代における開発手法の根本的な転換を示しています: