内容紹介：ＡＩ駆動開発が急速に普及する一方、ＬＬＭの出力は本質的に確率的であり、同じ入力でも毎回異なるコードが生成される。この不確実性を放置したまま開発を進めた結果、セキュリティ事故やデータ消失、保守不能なコードの蓄積といった深刻な問題が現場で顕在化しています。本書『プロフェッショナルＡＩ駆動開発』は、ＬＬＭの確率的性質を工学的に制御するフレームワーク「Ｙ＝Ｆ（Ｘ）」を軸に、ＡＩ駆動開発を再現性のあるプロセスとして体系的に解説した実践書です。本書の主な特徴は、以下３点にあります。特徴の１つ目が、「ＬＬＭを確率マシンとして正面から捉え、その出力を制御する３つの工学的手法を提示する」点です。コンテキストエンジニアリングによるインプットの最適化（Ｘ）、テスト駆動開発によるアウトプットの品質保証（Ｙ）、ＬＬＭ並列実行による確率制御（Ｆ）を、数学的根拠とともに解説します。特徴の２つ目が、「著者自身のＳａａＳ開発における実体験に基づく実践知を共有している」点です。テストがＡＩに”騙される”問題、無限ループからの脱出法、リファクタリング週間によるＶ字回復など、理論だけでは見えない落とし穴と対処法を具体的に取り上げます。特徴の３つ目が、「個人の開発スキルから組織への展開までを射程に収めている」点です。リポジトリ設計、６ステップの開発フロー、ＡＩによる相互レビュー体制、段階的な組織導入ロードマップまで、現場で再現可能な具体的ステップを提供します。ＬＬＭの不確実性に振り回されるのではなく、それを前提として制御する。ツールが変わっても通用する原則を身につけ、ＡＩに任せながらも主導権を握る開発スタイルを確立したいエンジニアにとって、確かな指針となる１冊です。
確率論から決定論へ。ＡＩの揺らぎを制御する開発フレームワーク。個人開発から組織展開まで、ツールが変わっても通用する原則を体系化。
もくじ情報：第１章　ＡＩ駆動開発の現状と課題；第２章　ＡＩ駆動開発のフレームワーク；第３章　インプット制御のためのコンテキストエンジニアリング；第４章　アウトプット制御のためのテスト駆動開発；第５章　確率制御のためのＬＬＭオーケストレーション；第６章　最適化を壊さないＡＩによる相互レビュー；第７章　ＡＩ駆動開発を成立させる実践フロー；第８章　ＡＩ駆動開発を組織へ展開するために