要件から始めるソフトウェア設計（小規模TS Webアプリの実践）

小〜中規模の Web フロントエンドを持つシステム（TypeScript 想定）を対象に、要件定義→設計→テストまでを「一貫した判断基準」で進めるための実践教材です。

想定読者

本書では、議論の対象を次の 4 つに分けます（混同しないための整理です）。

この 4 つを、章とテンプレ（Appendix）に対応させて進めます。

初めて読む場合は、00 → 01 → 02 → 03 → 04 → 05 → 06 → 07 の順を推奨します
実務で困っている箇所が明確なら、該当章だけ先に読んでも問題ありません
実装前の最小タイムライン（例: 1〜2週間の初期立ち上げ）は 00. この本の使い方を参照します
共通題材（ランニング例）として「小規模タスク管理（期限/権限/通知）」を全章で用います
本書で「何をどの粒度で守るか」を整理した後、AI を使ったテスト観点の具体化やレビュー手順まで広げたい場合は、関連教材 AIテスト戦略入門を併読すると接続しやすくなります

小規模 Web アプリでは、設計判断を軽く保つほど「どこで品質を担保したか」が曖昧になりがちです。本書では、実装前後の PR で次の証跡を分けて残すことを推奨します。

観点	何を確認するか	残す証跡	関連教材
要件・仕様	要求、要件、仕様、非ゴールが分離されているか	Issue、受け入れ条件、仕様テンプレ（B-3）	Issue 駆動仕事術
設計	境界、依存、S/D/V、ADR が説明できるか	設計アウトライン、S/D/V、ADR	本書 03/04/07 章
テスト / eval	単体・統合・E2E の配分と観測点が仕様に対応しているか	テスト配分（B-8）、実行ログ、失敗時ログ	AIテスト戦略入門
形式手法	不変条件、状態遷移、認可ルールなどを仕様として固定すべき箇所があるか	不変条件、反例、未検証範囲、採用しない理由	形式的手法の基礎と応用
GitHub / CI	PR レビュー、CI、公開反映で同じ証跡を確認できるか	PR body、Copilot review 対応、CI URL、Pages 確認	GitHub ワークフロー実践ガイド
セキュリティ / AI 利用	秘密情報、個人情報、ログ、外部サービス投入を分離できているか	マスク方針、投入禁止データ、レビュー観点	AI Agent Engineering

AI を使って要件、テスト観点、レビュー観点を生成する場合も、AI 出力は「提案」として扱い、事実（仕様、ログ、CI 結果）と仮説（改善案、原因候補）を分けて記録してください。

実装前に全体像と進め方を掴みたい場合は、00. この本の使い方から読み始めてください。
すぐに実務へ適用したい場合は、Appendix A: チェックリスト、Appendix B: テンプレ集、Appendix D: 記入例を先に参照すると使いどころが掴みやすくなります。
用語で止まりやすい場合は、Appendix E: 用語集と Appendix C: 参考文献・リンクを手元に置いて読み進めてください。

本書は CC BY-NC-SA 4.0 で公開されています。商用利用は別途契約が必要です。

更新・フィードバック
- リポジトリ: itdojp/small-webapp-software-design-book
- 更新差分を追う場合は、GitHub のコミット履歴と PR 一覧を参照してください。
- 誤記報告や改善提案は GitHub Issues / PR を利用してください。
- 併せて README と CONTRIBUTING を確認すると、ローカル確認手順と改善提案の出し方を把握できます。
安全に使うための注意
- 本書の設計例は TypeScript を前提にした小〜中規模 Web アプリ向けの判断材料です。採用するフレームワーク、認証方式、外部サービスの仕様差分は実案件側で確認してください。
- 参照資料の扱い、転載禁止、機密情報や個人情報の混入防止は POLICY.md の方針に従ってください。
- 要件やテスト観点の整理を別教材と接続したい場合は、Issue 駆動仕事術と AIテスト戦略入門を併読すると流れを追いやすくなります。