先日公開されたAI-DLC Skill Builderコースの日本語版を受けてみました。
もともとは英語版があるようなのですが、日本語用として撮り直されたようです。めちゃくちゃありがたいです。
AI 駆動開発ライフサイクル (AI-DLC) ナレッジバッチ
これは2026/8/27に開催されたJAWS-UG AI-DLC #02：AI-DLC勉強会でアナウンスがありました。
アーカイブ動画
AWS Skill Builderとは
AWS Skill Builderとは、AWSが公式に提供しているeラーニングです。無料で公開されているコースや有償のサブスクリプションもあります。AWS認定の模擬試験を無料で受けることもできるので便利です。
はじめかた
https://skillbuilder.aws/learn/Z5RKQ81D9D/ai--aidlc-/ATR7PMNN8A にアクセス
右側の「Sign up or sign in to enroll」をクリック
AWS Builder IDがなければ作成し、すでにAWS Builder IDをあればサインイン
サインイン後に右側の「Enroll」をクリック
コース概要
このコースでは、AI 駆動開発ライフサイクル（AI-Driven Development Lifecycle）の基礎的な概念を扱います。これは、AI による自動化と人間による監督を戦略的に組み合わせながら、卓越した市場対応力、速度、品質、イノベーション、そして開発者体験を実現する、変革的なパラダイムです。
- モジュール 1: AI-DLC の概要
- モジュール 2: 従来の SDLC からの進化
- モジュール 3: AI-DLC の原則
- モジュール 4: AI-DLC ワークフローとコラボレーション
- モジュール 5: AI-DLC ベストプラクティス
- モジュール 6: AI-DLC の準備、測定
- モジュール 7: インセプションフェーズ Dive Deep
- モジュール 8: コンストラクションフェーズ Deep Dive
- AI 駆動開発ライフサイクル (AI-DLC) ナレッジバッチ評価テスト
- 40問テスト
80%以上で正解しないとやり直し（ただし、80%未満でも修了したことにはなっている）
やり直しはすべて同じ問題を解くわけではなく、一部出題されなかったものもあった
- 40問テスト
- フィードバック
- 成果
印象に残ったところ
コースを受講していて印象に残ったところをいくつかピックアップします。
高速な意思決定
「高速な意思決定の原則」というものが紹介され、これはAI-DLCに限らず普段の仕事でも活かせる内容に感じました。
問題を分解する
完璧な一発回答を狙わず、AIにまず小さく実装させて動作確認しながら段階的に拡張し、リスクを抑えつつ勢いを維持する
責任を共有する
「何を選ぶか」だけでなく「なぜ選ぶか」をチーム全員で理解し、後からの手戻りを防ぐ
Have Backbone, Disagree and Commit
Amazon OLP（Our Leadership Principles）由来の原則。異議は早めに率直に伝えるが、決定後はチームでコミットする
参考
70%の情報で意思決定する
完璧な情報を待つより、AIで素早く反復しながら軌道修正する方が結果的に速い。AI-DLCでは遅延コストが不完全さのコストを上回ることが多い
AI-DLC 7つのベストプラクティス
大好きなベストプラクティス集です。
1. 複数の手順で解決すべき課題を一度に解決しようとしない
問題を扱いやすいタスクに分解し、各タスクでまずAIに計画を作らせることで、手戻りを防ぎながら開発を加速させる
2. トークンあたりのセマンティクスを最大化する
AIに渡す情報は量より質を重視する。コードベース全体や長大な要件定義書をそのまま渡すのではなく、構成図や受け入れ基準など「今のタスクに意味のある情報」だけに絞り込み、無関係な情報（ノイズ）は減らす
3. コンテキストを戦略的にリフレッシュする
一つの長いチャットに情報を溜め込むのではなく、重要な決定や成果物をファイルに書き出して記録し、現在のタスクに関連する情報だけをそのつど選んで読み込む。こうすることでコンテキストウィンドウの上限に達しにくくなり、一貫した高品質なアウトプットを保てる
4. AI が過剰なアプローチを取らないように制御する
AIが提案する機能ひとつひとつに「本当に必要か」を問い、明確な境界でスコープの肥大化を防ぐ
5. 設計を慎重に見極める
理論的に完璧な設計パターンより、AIが一貫して正確に実装できるシンプルな設計を優先する
6. モダナイゼーションの前にレガシーシステムをコンテキストとして扱えるようにする
レガシーコードをそのままAIに渡さず、まず「コアとなるコンポーネントやビジネスルールの整理（静的な構造）」と「ユーザーやシステムが実際にどう相互作用するかというワークフローの整理（動的なフロー）」の2種類のドキュメントに変換してから協働する
7. 必要な箇所を的確にリファクタリングする
リファクタリングは技術的負債の解消だけでなく、長年蓄積されたビジネス知識の保持でもある。プロダクトマネージャーがビジネスルールを、ステークホルダーがエッジケースを、開発者が技術的な実装を、それぞれ確認する新旧比較のプロセスを通じて、重要なロジックを損なわずにモダナイズする
修了証明書
すべて受けると証明書として形に残るので嬉しいです。
おわりに
基本的には最初に20分前後の動画があり、要点まとめがあり、プチ理解度テストがあります。AWS公式からAI-DLCについて無料でわかりやすくまとまっていてとても助かります。終盤にある40問テストは思いのほかボリューミーでしたが、問題文や回答選択肢は短いのでサクサク回答できます。
AI-DLCの第一歩としてはこれをまずは見ておくのがおすすめです。実際に取り組みながらあとで見返して新たな気づきもあるような気がします。
それとAWS Builder CenterでAI-DLC JPのSpaceがオープンになっていて、AI-DLCのUpdate情報なども随時投稿されるようなので要チェックです。