AI-DLC開発で社員管理システムを作ってみます。
AI-DLCを使ってAIだけで（自身でコーディングをせずに）どのように作成を進めていたのかの備忘録として残したいと思います。
環境について
- AI-DLC開発のルールなどを決めたファイル
- Claude Code（VSCode）
- AIはClaude sonnet4.5を使用
AI-DLCの資材は以下のAWSから公開されている以下を使っています。
https://github.com/awslabs/aidlc-workflows
最初にどのように作成をしていくかを提示してくれました。
AI-DLC開発では、以下の流れで開発を進めていくようです。
3フェーズのライフサイクル
🔵 INCEPTION PHASE（構想フェーズ） - 計画とアプリケーション設計
- 目的: 何を構築するか、なぜ構築するかを決定
- 活動: 要件の理解、既存コードの分析（該当する場合）、アプローチの計画
- 成果物: 明確な要件、実行計画、並行開発のための作業単位の決定
- あなたの役割: 質問に答え、計画をレビューし、方向性を承認
🟢 CONSTRUCTION PHASE（構築フェーズ） - 詳細設計、実装、テスト
- 目的: どのように構築するかを決定
- 活動: 詳細設計（必要な場合）、コード生成、包括的なテスト
- 成果物: 動作するコード、テスト、ビルド手順
- あなたの役割: 設計をレビューし、実装計画を承認し、結果を検証
🟡 OPERATIONS PHASE（運用フェーズ） - デプロイと監視（将来）
- 目的: デプロイと運用の方法
- ステータス: 将来のデプロイと監視ワークフローのプレースホルダー
- 現在の状態: ビルドとテスト活動はCONSTRUCTIONフェーズで処理
この記事では、AWS公開の AI-DLC Workflow を利用して、
Claude Code に社員管理システムをAI駆動開発させた流れをまとめます。
今回は INCEPTION PHASE（構想フェーズ）として、
- 要件定義
- ユーザーストーリー生成
- Workflow Planning
- アプリケーション設計
までを実際の画面付きで紹介します。
主にシステムの要件や、何を構築するかなどを明確にするフェーズとなります。
はじめに（初期状態ファイルの確認など）
Claude Code上に
AI-DLCで社員管理システムの作成をお願いします。
で始めてみます。
すると、初期状態ファイルの確認と監査ログの作成から始まります。
これで一通りのルールに記載された必要なファイル（監査ログの作成など）が揃いました。
それでは、さっそく開発を進めていきます。
要件の明確化
まずは要件についてを明確化するようにAIが質問をしてきます。
要件についての質問ファイルに回答をして、
回答しました
とプロンプトを打つと以下のように2つの曖昧な点を発見しました。これらを明確にするため、追加の質問を作成します。と、曖昧な部分を追加の質問をしてきます。
どうやら、回答が曖昧なものや、回答によって矛盾が生じた場合は、AIから追加で質問をしてきます。
追加の質問も問題なく返答が完了すると、以下のようになり要件定義書の作成を進めることになります。
要件分析が完了し、包括的な要件定義書を作成。
要件が決まったみたいです。
続きの開発依頼をお願いしてみます。
ユーザーストーリー
要件が決まると、次にユーザーストーリーを決めていくフェーズに入るようです。
「User Storiesステージ開始 - PART 1: PLANNING」を進めていくことになります。
ユーザーストーリーは決めていくまでにどうやら段階ごとに進めていくみたいです。
ユーザーストーリーを生成するためにいくつかの質問をされます。
最初から詳細なユーザーストーリーを決めていくわけではなく、
どのような粒度や大きさでユーザーストーリーを決めていくかを最初に決めていきます。
回答が問題なければその回答から計画を作成し、ユーザーストーリーを生成をしていきます。
「この計画でユーザーストーリーの生成を開始してよろしいですか？」と最後に確認をされるため、承認をしてみます。
その後、生成したストーリーがINVEST基準を満たしているか検証し、計画を更新していきます。
ユーザーストーリー生成が完了したみたいです。
Workflow Planning（ワークフロー計画）
ユーザーストーリーが決定したので、続いて Workflow Planning（ワークフロー計画）を開始します。
Workflow Planning が完了し、実行計画を作成しました。
Workflow Planningが承認されたと理解し、次のステージ Application
Design（アプリケーション設計） に進みます。
Application Design（アプリケーション設計）
一番最初に進めるのは
Application Design（アプリケーション設計）になります。
ここまでで作成した要件とユーザーストーリーを分析し、設計計画を作成します。
アプリケーション設計の計画を作成が完了しました。
その後に、追加の質問としてセキュリティの質問がいくつかされました。
⚠️ セキュリティに関する重要な確認
回答を分析した結果、1点の重要な懸念事項を発見しました。
それでは、設計ドキュメントを生成します。
最後に、統合アプリケーション設計ドキュメントを生成します。
色々な質問に回答をしていき、ようやく Application Design が完了しました。
Application Designが承認をすると、次のステージ Units Generation（ユニット生成） に進みます。
Units Generation（ユニット生成）を進めてみます。
Units Generation（ユニット生成）
Unit of Work Plan（ユニット分解計画）という、ユニット生成のための質問がいくつかされます。
この質問に回答をして、次に進めてみます。
次のステップとして、どのようなコーディングにしたいかの具体的な質問が出てくるようになりました。
この辺りで、INCEPTION PHASE（構想フェーズ）が完了になりました
Units Generationステージが完了しました。内容を確認し、「AI-DLC開発の続きからお願いします」と入力して、CONSTRUCTION PHASE（構築フェーズ）に移行します。
INCEPTION PHASE（構想フェーズ）はこの辺りで完了となりました。
実際に触ってみると、
INCEPTION PHASE（構想フェーズ）は単なる要件定義ではなく、
「AIが実装可能な状態まで曖昧さを減らす工程」
という印象でした。
特に、
- 要件の確認
- ユーザーストーリー
- セキュリティ確認
- ユニット分解
を段階的に整理していく流れは、
従来開発よりも「設計の明文化」が重要になると感じました。
次回は、実際にコード生成を行う
CONSTRUCTION PHASE をまとめます。
記事が長くなってきたので、次の記事に続きのCONSTRUCTION PHASE（構築フェーズ）について、記事をまとめます。
次記事はこちらです。
個人的に思ったこと
個人的にここまで進めてきて思ったこととしては
AIが「曖昧さ」をかなり嫌っているところが面白いなと思いました。
人間同士の会話なら流されそうな内容でも、
AI-DLCでは追加質問として深掘りされました。
この後の記事で実装について紹介もできればと思いますが、
AIが実装するためには、要件の曖昧さを徹底的に減らす必要がある
という点をすごく感じました。