Google open-sources the Elephant-Goldfish Model plugin, letting AI separately handle the writing and verification of design documents

Googleは2026年10月22日、AIを使ったソフトウェア開発で、実装前の設計とレビューを支援するElephant-Goldfish Model（EGM）プラグインのオープンソース公開を発表した。利用者との対話を踏まえて設計文書を作るAIと、その対話の履歴を引き継がずに文書を検証するAIを組み合わせ、仕様の曖昧さや見落としを洗い出す。

Introducing the Elephant-Goldfish Model plugin: scaling design-driven AI software development - Google Open Source Blog

google/elephant-goldfish-model - GitHub

プラグインはGoogleのソフトウェアエンジニア向けに社内で開発された。同社によると、数千人の社員が日々、このプラグインを使ってGoogleの本番用コードを開発しているという。公開リポジトリには、カスタマイズ可能なMarkdownのルール、レビュー用のサブエージェントの役割設定、レビューの手順などが含まれる。ライセンスはApache 2.0。

Elephantが設計を進め⁠、Goldfishが設計文書を検証

Googleは、AIによってコードを書く速度が上がる一方で、バグや低品質なコードの生成も加速すると指摘する。また、AIとのセッションで、それまでの文脈が失われる問題も挙げている。EGMでは、人がシステムの構成や設計の理由を理解できるよう、コードを書く前にAIと設計を詰め、その判断を文書に残す。公式ブログでは、AIに初回から意図どおりのコードを生成させることを、この手法の狙いとしている。

公式ブログが参照するGoogleのDave Rensin氏の解説によると、Elephant（象）の名前は、英語の言い回し「An elephant never forgets（象は忘れない⁠）⁠」にちなむ。Elephantは、主担当のAIとして利用者と対話し、設計を進める。プロジェクトの構造、要件、これまでの判断をセッション内に保持し、解決したい問題や設計上の選択肢を検討する。ここではコードを書かず、決めたことを設計文書にまとめていく。

一方、同氏は、過去のやり取りを引き継がず、与えられた情報だけを読む新しいAIセッションをGoldfish（金魚）にたとえている。Goldfishは、設計者と同じ思い込みにとらわれずに設計文書を検証する。

プラグインでは、主担当がレビュースキルの手順に従い、Goldfishを独立したコンテキストで動くサブエージェントとして起動する。レビューの段階によって、1つのGoldfishで確認する場合と、複数のGoldfishに異なる観点から検証させる場合がある。各Goldfishは設計文書とそこから参照される資料を読み、明記されていない前提や不明確な要件、実装上のリスクを探す。主担当のElephantは、戻ってきたレビュー結果をもとに設計を見直す。

構想⁠、文書化⁠、検証を経て実装へ

公式ブログでは、プラグインに含まれる3つのスキルを使い、共同設計を進める流れを紹介している。プラグインは、ElephantとGoldfishの間で設計文書やレビュー結果を受け渡し、設計の検証を繰り返す流れを自動化する。

最初のegm-brainstormでは、開発対象の構造やこれまでの設計判断をElephantに読み込ませ、要件やトレードオフを議論し、前提を問い直す。続くegm-draftでは、問題の定義、技術的な方針、検討した代替案を整理し、変更するファイルを列挙した実装計画とともにMarkdownの設計文書へまとめる。利用者のフィードバックを受けながら、内容を練り直していく。

egm-reviewでは、Goldfishが設計を検証する。公式ブログで挙げた確認は次の3つ。

理解の確認：設計文書を読んだGoldfishが、システムの構成と設計の意図をElephantに説明する。正確に説明できなければ、設計文書の曖昧な箇所を書き直す必要がある。

批判的なレビュー：複数のGoldfishが、例外的なケース、見えにくい依存関係、論理の抜けを探す。指摘を受けたElephantが設計を修正する。

実装に進めるかの確認：ファイルパス、データ構造、関数の引数や戻り値など、実装に必要な情報がそろい、曖昧さが残っていないかを確かめる。

ワークフローガイドでは、Goldfishの指摘を受けて利用者が対応する項目を選び、別の人にも設計をレビューしてもらう流れを示している。利用者が設計を承認した後、コーディングエージェントに実装を依頼する。

各スキルは必要に応じて個別に使える。ガイドでは、小規模で方針が明確なバグ修正にまで一連の設計工程を踏む必要はないとしている。

10月27日に初のタグ付きリリースv0.1.0を公開

10月27日には、初のタグ付きリリースとなるv0.1.0を公開した。収録するスキルは計7つで、公式ブログで紹介した3つのほか、次の4つを含む。

egm-review-loop：複数のGoldfishによる文書レビューと、指摘を受けた修正・再レビューの流れを管理する。修正の反映や次のレビューへ進む際には、利用者の確認を挟む。

egm-resolve：Goldfishの指摘をElephantが検討し、修正案や反論の根拠を示す。利用者が承認した修正を文書に反映する。

egm-bootstrap：既存のコードを調べ、ディレクトリごとのREADMEを作成・更新する。各部分の役割やインターフェース、守るべき条件などを文書にまとめる。

egm-drift-report：設計文書やREADMEと実際のコードを照合し、未実装の機能や設計と異なる処理など、食い違いを報告する。

Claude向けとOpenAI向けの配布ZIPには、プラグインを構成する7つのスキルや、レビュー担当への指示、文書の作成基準などが含まれる。10月28日時点のREADMEでは、Antigravity、Claude Code、Codexへのインストール方法を案内している。環境ごとの詳しい手順や検証状況はセットアップガイドにまとめられている。

ただし、リリースノートでは、今回の配布ZIPを使った各実行環境での動作検証は未完了で、安定版と呼べる段階ではないとしている。また、Goldfishを独立したコンテキストで起動できない環境では、レビューを停止する。

READMEには、レビューはテストや人の判断の代わりにはならないこと、Googleが公式にサポートする製品ではないことも明記されている。