AI
Googleがコーディングエージェント向け「Elephant-Goldfish Model」プラグインをOSS公開——コード生成前に仕様書を5段階レビュー
2026/11/09
コード生成前に仕様書をレビューする新アプローチ
Googleは、AIコーディングエージェント向けの設計・レビューレイヤー「Elephant-Goldfish Model（EGM）」プラグインをApache 2.0ライセンスでオープンソース公開した。MarktechPostの報道によれば、Googleの数千人のエンジニアがすでに活用しているとされる。
EGMは新しい言語モデルではなく、スキル・レビュアーペルソナ・ドキュメント規格のプラグインとして設計されている。アイデアの背景にはDave Rensinによるエッセイ「象と金魚」があり、AIが長いセッションで文脈を引きずる「スロップ」と文脈崩壊の問題を解決することを目的としていると、Google Open Sourceブログは説明している。なお、公式のGoogleサポート対象製品ではないとREADMEに明記されている。
「象」と「金魚」の役割分担
EGMの核心となるコンセプトは、長期文脈を保持する**「Elephant（象）」と、会話履歴を持たないステートレスな「Goldfish（金魚）」**の役割分担にある。
- Elephant：プロジェクト全体の文脈と過去の意思決定を保持する長期セッション。仕様書の草案を作成するが、コードは一切書かない
- Goldfish：ステートレスなサブエージェント。草案と参照ファイルのみを読み込んでレビューを行う
ユーザーはトレードオフを判断して設計を承認し、その後コード生成をエージェントに指示する流れとなる。
3つのコアコマンドとドリフトレポート
EGMの基本ワークフローは3つのコマンドで構成される。
/egm-brainstorm：アイデアを明確化し、6つの視点（YAGNI、トークンコスト、UX、マイグレーション、オブザーバビリティ、技術的負債）からGoldfishスウォームを走らせる。出力はconcepts_brief.md/egm-draft：ブリーフをもとにdocs/designs/配下にセクションごとの設計ドキュメントを生成する/egm-review：Goldfishによる5段階レビューを実行する
コード実装後は /egm-drift-report を使って仕様書とコードの乖離を検出できる。ドキュメントでは週次での実行が推奨されている。
5段階のGoldfishレビュー
/egm-review が起動すると、以下の5段階が順番に実行される。各段階で再審査は最大1回まで許可され、指摘事項はBlocker・Major・Nitの3段階で優先度が付けられる。
| ステージ | 内容 |
|---|---|
| Stage 1：Initial Zoom Out | ドキュメント全体を俯瞰してハイレベルな整合性を確認 |
| Stage 2：Comprehension Test | Goldfishが設計を言い換える。誤った言い換えはドキュメントの曖昧さを示す |
| Stage 3：Critic Review | 設計・構造・スタイルのレビュアーがギャップやエッジケースを探索 |
| Stage 4：Intermediate Zoom Out | 修正後のアーキテクチャを再確認 |
| Stage 5：Implementation Readiness | ファイルパス・データ構造・シグネチャが実装可能かGo/No-Goを判定 |
サブエージェントツールを持たないホストではEGMは停止し、同一コンテキスト内でのレビューはGoldfishレビューとはみなされないと明記されている。
対応ハーネスと実施されたテスト結果
EGMはモデルウェイトを含まず、エージェント側のLLMをそのまま利用する。対応ハーネスはAntigravity、Claude Code 2.1.271以降、Claude Cowork、Codex、ChatGPTなどとされている。
記事によれば、ベストケースはCodex 0.163.0で、15体のネイティブ新規文脈レビュアーを順番通りに完了し、2つのライブテストが573.13秒でパスしたと報告されている。一方、Claude Coworkでは使用制限に引っかかりステージ5〜7で停止したケースが記録されており、Issue #237では AGENTS.md がCodexレビュアーに漏洩する問題も報告されているという。
精度ベンチマークは公表されておらず、エビデンスは採用実績とエンドツーエンドのハーネステスト結果に基づくとされている。
利点と課題
EGMの最大の利点として挙げられるのは、コード生成前に独立したレビューを強制することでプルリクエスト段階での手戻りを減らせる点だ。一方、課題としてはトークン消費が大きいこと、一部ホストではコンテキスト分離が未検証であることが指摘されている。
プロジェクトはGitHubで公開されており（github.com/google/elephant-goldfish-model）、ドキュメントは egm.dev で参照できる。
出典: Google AI Releases Elephant-Goldfish Model Plugin for Spec-First Coding