背景
先日、「私も AI‑DLC を使った開発をやってみたい！」と、勢いで上司に相談しようとしたところ、「何がどう良いのか」「今のやり方と何が違うのか」を、うまく伝えられませんでした。
そこで、まずは自分なりに考えを整理してみようと思い、この記事を書くことにしました！
1. AI‑DLC とはなにか
AI‑DLC は AI‑Driven Development Life Cycle の略で、
AWS が提唱している新しい開発スタイルです。
簡単にいうと、
「AI に丸投げする」でも「AI をちょっと便利に使う」でもない、第三の開発スタイルです。
公式ブログはこちら
https://aws.amazon.com/jp/blogs/devops/ai-driven-development-life-cycle/
「AI に丸投げ」でも、「ちょい使い」でもない
AI に開発を丸投げしてしまうと、
- 意図しない箇所まで変更されてしまう
- AI が生成したコードを人間が十分に理解・保守できない
- そもそも正しく動作するのか不安が残る
といった課題があります。
一方で、
- 調査
- ドキュメント作成
- コード補完
など、開発作業の一部だけを AI に補助させるやり方では、
AI の持つスピードや網羅性といったポテンシャルを、十分に活かしきれているとは言えません。
AI‑DLC の考え方
そこで AI‑DLC では、次のような役割分担を取ります。
- 品質や要件といった重要な判断は、人がレビューして意思決定する
- タスク分解や実装・テストなど、開発作業の実行は AI に任せる
AI を単なる「ツール」ではなく、
実行担当のチームメンバーとして扱うイメージです。
これにより、
- 品質や方向性は人がしっかりコントロールしつつ
- 開発プロセス全体をより効率的に進める
ことを目指します。
2. 簡単なプログラムを作ってみて思ったこと
実際に、「AI‑DLC を一通り体験できるハンズオン」として、簡単なプログラムを作ってみました。
ハンズオンの内容自体は AI に考えてもらい、題材としてはシンプルな電卓アプリを選びました。
最初は、
「AI の質問に答えて、レビューと承認をするだけでアプリが作れるんでしょー！」
くらいの、かなり軽い気持ちで始めました。
ところが設計フェーズに入ると、
- AI が作成した設計ドキュメント
- アーキテクチャやデータモデル
- 状態遷移や正当性プロパティ
- テスト戦略
を確認しながら、
「これを最適だと判断して承認するのは、かなり大変……」
と感じるようになりました。
とはいえ、実装自体は非常に短時間で進み、
この手法をうまく使うことができれば、これまで何スプリントもかけて作っていた機能を
かなり早いペースでリリースできそうだ、という期待も膨らみました。
やってみて見えてきた疑問
一方で、実際にやってみたことで、次のような疑問も残りました。
-
エンドユーザーが使い始めた後に機能修正・機能追加・仕様変更が発生した場合、
デグレを起こさずに対応するには、ソースコード修正を AI に任せるべきなのか？
それとも人が手を入れるべきなのか？ -
新規システムの構築ではスピード感をもって実装できそうな一方で、
既に稼働しているシステムの運用・保守に AI‑DLC を取り入れるのは、少し難しそうではないか？ -
自分たちのスクラムチームやサービスに、部分的にでも取り入れるとしたら、
どこに、どのように組み込むのが現実的なのか？
など、実際の活用に向けては、まだまだ学習が足りないと感じています。
人に求められるスキルが、より明確になった
先日の Developers Summit（デベロッパーズサミット） 2026 で、
AWS の福井 厚さんによる
「AWS が推進する AI 駆動開発ライフサイクル（AI‑DLC）入門
〜 AI 駆動開発時代に必要な人材とは 〜」
というご講演を現地で拝聴しました。
実際に AI‑DLC を体験してみたことで、その内容がかなり腑に落ちた気がします。
ご講演資料はこちら
https://speakerdeck.com/fatsushi/introduction-to-aidlc-and-skills
AI 主体の開発プロセスとはいえ、
ビジネス側の人だけで開発を進めるのは、現実的にはなかなか難しいのではないかと感じます。
特に、
- AI が作成した設計やソースコードを正しくレビューし、判断するための
高度なテクニカルスキルや知識 - ビジネス側のニーズを正しく捉えるための
コミュニケーション力やビジネス知識
は、ITエンジニアとして今後も本当に重要だと強く感じました。
おわりに
個人的には、AI‑DLC は今後、当たり前の開発プロセスの一つになっていくと思います。
まだまだ分からないことは多いですが、これからも実際に試しながら学んでいきます。
やるぞ！
やるぞ！！
やるぞーーー！！！ 💪🚀