AIとのチャット履歴に頼らず、プロジェクトの文脈そのものをコードベース側で一元管理する──。新ツール「Conductor」は、開発リポジトリをAIエージェントにとっての「唯一の信頼できる情報源（Single Source of Truth）」に変えることで、より深く持続的なプロジェクト理解を実現しようとしています。
Conductorとは何か：コードベースに文脈を取り戻す発想
チャットではなくコードに文脈を保存する仕組み
これまで多くの開発チームは、AIとのやり取りをチャットウィンドウ中心で行い、プロジェクトの前提情報や過去の議論は「会話履歴」に閉じ込められてきました。Conductorは、この文脈をチャットから切り離し、コードと同じように管理されたアーティファクトとしてリポジトリ内に保持するアプローチを取ります。
これにより、AIエージェントは最新のコードだけでなく、設計意図や方針、制約条件などを含めた「プロジェクト全体の文脈」に継続的にアクセスできるようになり、単発の質問応答から、より一貫性のある長期的なサポートへと役割を拡張できます。
リポジトリを「Single Source of Truth」にする狙い
Conductorが目指すのは、コードリポジトリをプロジェクト情報の唯一かつ最新の「真実の源泉（Single Source of Truth）」にすることです。仕様書、設計メモ、運用ルール、AI向けプロンプト方針など、これまでは散在しがちだった情報をコードベースと一緒に扱うことで、次のような効果が期待できます。
- 人間の開発者とAIエージェントが参照する情報源を統一できる
- 情報の更新がコミット履歴として追跡可能になり、変更管理が容易になる
- 新メンバーや新しいAIエージェントが参加しても、同じ文脈に素早くキャッチアップできる
深く・継続的なプロジェクト理解を実現
文脈をコードと並列のアーティファクトとして扱うことで、AIエージェントは一時的なチャットログに依存せず、プロジェクトの歴史や設計思想を「長期記憶」として活用できます。これにより、
- 以前議論した設計判断を踏まえた提案ができる
- 過去の方針と矛盾する変更に対して警告できる
- 大規模なリファクタリングや仕様変更の影響範囲を、文脈込みで推定できる
といった、より高度なサポートが可能になります。単純なコード補完から一歩進んだ「プロジェクトパートナー」としてAIを位置づけたいチームにとって、大きな意味を持つ変化です。
開発現場にもたらされるメリットと活用シナリオ
オンボーディングとナレッジ共有の効率化
プロジェクトの文脈がコードリポジトリに整理されていれば、新しく参加した開発者やAIエージェントは、チャットログを遡ることなく、必要な情報に素早くアクセスできます。オンボーディング資料、設計指針、コーディング規約などをAIが理解したうえでサポートしてくれるため、立ち上がり期間の短縮が期待できます。
長期プロジェクトでの「文脈抜け」防止
長期にわたる開発では、なぜその設計になったのか、どのような制約があったのかといった背景が失われがちです。Conductorのように文脈を管理されたアーティファクトとして残しておけば、AIエージェントがその背景を参照しながらコードレビューや提案を行えるため、「過去の判断を忘れてしまう」ことによる設計のブレを抑えられます。
複数AIエージェントが協調するための土台
今後、コーディング支援、テスト自動化、ドキュメント生成など、役割の異なる複数のAIエージェントが同じプロジェクトに関わるケースは増えていくでしょう。その際、共通のプロジェクト文脈がコードベースに集約されていれば、エージェント同士が一貫した方針に基づいて振る舞いやすくなります。Conductorは、こうした「マルチエージェント開発」の基盤としても活用が見込まれます。
チーム文化とプロセスの「見える化」
単にコードだけでなく、レビュー方針、リリース手順、テスト戦略といったプロセス面の文脈もリポジトリに残しておくことで、チームの「暗黙知」を形式知化しやすくなります。AIエージェントがそれらを理解していれば、チーム固有の文化やルールに沿った提案ができるようになり、汎用的なAIツールとの差別化につながります。
まとめと今後の展望
まとめ：AIとコードの関係が「チャット中心」から「リポジトリ中心」へ
Conductorが提示するのは、AIとの連携をチャットウィンドウに閉じ込めるのではなく、コードリポジトリを中心に再構築するという発想です。文脈をコードと同列のアーティファクトとして扱い、リポジトリをSingle Source of Truthにすることで、AIエージェントはより深く一貫したプロジェクト理解を維持できるようになります。
今後の展望：プロジェクトそのものが「AI対応」される時代へ
今後は、どのAIモデルを使うかだけでなく、「プロジェクト側をどれだけAIフレンドリーに設計できるか」が競争力の一つになっていきそうです。Conductorのようなアプローチが広がれば、リポジトリ構成やドキュメント作成の段階から、「人間とAIの両方が理解しやすいプロジェクト設計」が当たり前になるかもしれません。
開発チームにとっては、AIエージェントを単なる補助ツールではなく、長期的なパートナーとして活用するための土台作りが問われていくことになるでしょう。
