TRACERY×MCPによるAI駆動開発の価値

TRACERYとMCPの連携により、AI駆動開発における以下のような課題を解決します。

• 知識の一元管理：人間向けとAI向けの設計・ルール・用語情報をTRACERYに集約。リポジトリの煩雑化を回避します。
• 知見の再利用：実装の途中経過や命名規則、ドキュメント構造などをAIが再参照可能に。次の開発へスムーズに引き継げます。
• 参照可能性の向上：非エンジニアもTRACERY上から仕様や用語を確認可能。関係者間の認識のミスマッチを低減します。
• トレーサビリティの活用：TRACERYのバックリンク機能により、AIはデータの依存関係や変更影響範囲を把握可能。安全な変更が促進されます。

TRACERY、AI駆動開発におけるMPCサーバーの流れ

活用例：AIによるドキュメント主導の開発サイクル

TRACERYとAIエージェントを組み合わせることで、以下のような一連の開発プロセスを自動化できます。

• 既存システムのデータベース定義をTRACERYにインポート
• AIによる、DB論理名と説明の自動付与
• ソースコードやDB定義を基に用語集を生成
• 要件情報を読み込み、API設計と実装コードを生成
• 最終結果をTRACERYにドキュメントとして登録し、次の開発につなげる

これらの工程は、従来は人力で対応する場合、機能ごとに数日以上を要することもあるプロセスですが、AIを活用することで短時間での実行が可能になります。

この一連のサイクルを、2025年7月28日開催の技術イベント「BPStudy#215」にて、約45分で実装するライブデモとして公開しました。

技術解説記事のご案内

MCP連携の解説・ライブデモのアーカイブ動画と書き起こし記事をTRACERYのオウンドメディア「TRACERY Lab」にて公開しています。

MCP連携の背景や設定方法、プロンプト活用のコツなどについて、より詳しく知りたい方はぜひご覧ください。

• 記事タイトル：「MCP連携で加速するAI駆動開発 - その1：TRACERYがMCP対応した理由とその背景」
  URL：https://tracery.jp/articles/entry/ai-context-and-tracery-mcp
• 記事タイトル：「MCP連携で加速するAI駆動開発 - その2：設計書からAPIまで──TRACERY連携の実演」
  URL：https://tracery.jp/articles/entry/tracery-mcp-live-demo

今後の展望

TRACERYでは今後、MCPを通じてAIに提供されるドキュメントコンテキストの最適化などを進めて行きます。

既存の設計資料や要件定義書などの情報資源に加え、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）が扱いやすい形で、設計文脈を伴う情報をTRACERY上に蓄積・管理していくことで、より効率的にAIと協働できます。

とくにTRACERYでは、ドキュメント間の関係性を明示するバックリンクの情報により、追加開発の影響範囲などを明示化できます。

こうした構造化された情報をLLMに渡すことで、設計やレビュー支援といった業務への活用範囲を、今後さらに広げていく予定です。

TRACERY ドキュメント

• MCPでAIエージェントからTRACERYにアクセスする：https://docs.tracery.jp/integration/mcp.html
• バックリンク機能：https://docs.tracery.jp/backlink/index.html

TRACERY（トレーサリー）とは

TRACERY（トレーサリー）サービスページ

• https://tracery.jp/

「TRACERY(トレーサリー)」は、要件定義・設計から開発まで情報をつなぎ、システム品質の向上を助ける開発支援SaaSです。2006年の創業から開発品質の向上に取り組んできたノウハウを活かし、以下の強みを有しています。

• トレーサビリティの確保に着目し、バックリンク機能、行単位のあらゆる場所から取得できる共有リンクなど、各開発プロセスにおける情報の追跡性を向上します。
• データベースの定義情報とER図の自動同期、デッドリンク検知など、開発者視点で 無駄なトイル（労苦）を省き、要件定義から設計のプロセスを効率化します。
• コメント機能や図の説明機能、開発チームで用いる言葉の定義を一元化する用語集機能など、コミュニケーションのずれを最小化し、コラボレーションを加速させます。

TRACERY Lab.（トレラボ）

TRACERYの開発に至った株式会社ビープラウドの手法やノウハウは、TRACERYの運営するオウンドメディア TRACERY Lab.（トレラボ）で紹介しています。

要件定義の手法、要件定義における課題と解決策、要件定義や設計のアウトプット、モデリング、品質向上など、システム開発、ソフトウェア開発に関するさまざまな情報を発信します。

• TRACERY Lab.（トレラボ）： https://tracery.jp/articles/

TRACERYを活用した受託開発・技術コンサルティング

TRACERYは、ビープラウドの提供する受託開発・技術コンサルティングでも活用しています。

TRACERYの活用を含めた、システムの内部品質を上げる取り組みにより、開発効率の向上と高い持続性を両立するシステム開発を実現します。

TRACERYを活用した、ビープラウドのシステム開発・内製支援・技術コンサルティングについては下記URLをご覧ください。

• 株式会社ビープラウド | 受託開発： https://www.beproud.jp/services/

エンジニアリング：技術による価値の提供

• Python言語を中心とした受託開発・内製支援・技術コンサルティング
• 自社サービスの開発・運営

イネーブルメント：知見の共有

• Pythonに特化したオンライン学習サービス 「PyQ（パイキュー）」
• 要件定義・設計におけるトレーサビリティに着目したシステム開発者向けSaaS「TRACERY（トレーサリー）」
• Python研修事業
• 技術書執筆「Pythonプロフェッショナルプログラミング第4版」「いちばんやさしいPythonの教本」など

コミュニティ：学びの場の形成

• コミュニティIT勉強会支援プラットフォーム「connpass（コンパス）
• 勉強会「BPStudy（ビーピースタディ）」主催

会社概要

• 社名：株式会社ビープラウド
• 所在地：〒170-6045 東京都豊島区東池袋3-1-1 サンシャイン60 45階
• 代表者：代表取締役社長 佐藤治夫
• Webサイト：https://www.beproud.jp/

URL

• PyQ：https://pyq.jp/
• TRACERY：https://tracery.jp
• connpass：https://connpass.com/
• BPStudy：https://bpstudy.connpass.com/