ゼロから始めるAI駆動開発＋Claude Code連載について
この記事は、アドベントカレンダーを1人で完走する試みの23記事目です。
「AIモデルの進化、AIツールの進化が早すぎて着いていけない…」
「このままではいけないと思って学びたいけど、どこから手を付けたらいいか分からない…」
「そしてこの先、AIに仕事が奪われてエンジニアでいられるかも不安…」
といった悩みを解決するためのアドベントカレンダーです。
AI駆動開発の基礎、現時点でのデファクト・スタンダードと言えるClaude Codeの基礎から応用、AI時代のキャリア論からAI推進までを取り扱います。
AI-DLCとは何か
前回はSDDを紹介しました。SDDと同時期、同じくAWSから提唱された概念がAI-DLCです。
AI-DLCとは、AI駆動開発ライフサイクル（AI-Driven Development Lifecycle）の略称です。
簡単に解説すると、人間を中心に据えた従来の開発手法から脱却し、AIを中心に開発ワークフロー全体を再設計するアプローチです。重要なのは、人間がAIに指示を出すのではなく、AI主導でワークフローが進行し、人間は承認と監視に集中するということ。また、実装やテストのAI適用に留まらず、要件定義や設計に相当する上流工程や、運用フェーズまで網羅した一連のワークフロー改革を指す点です。
では、なぜ人間を中心に据えた従来の開発手法から脱却してAI-DLCを導入する必要があるのでしょうか。その答えはAWSブログの解説記事にあるので、該当部分を引用します。
現状、多くの組織は主に 2 つのアプローチでソフトウェア開発に AI を活用しています：1 つは AI 支援型開発で、ドキュメント作成、コード補完、テストなどの特定のタスクを AI が強化するアプローチです。もう 1 つは AI 自律型開発で、ユーザーの要件に基づいて人間の介入なしに AI がアプリケーション全体を生成することを期待するアプローチです。これらのアプローチはいずれも、開発速度とソフトウェア品質の面で最適とは言えない結果を生み出しており、AI-DLC はこれらの課題に対処することを目的としています。
引用元：
AI-DLCの原典
AI-DLCは、日本語での文献がまだまだ少ないです。そのため業務で実践するにはハードルが高いのですが、本気で組織実装する場合にまず必ず読むべきなのは、AWSのホワイトペーパーです。これが一次情報となるので、しっかり読み込んで理解する必要があります。
オススメの読み方はNotebookLMへの投入です。NotebookLMにホワイトペーパーを読み込ませ、解説動画やチャットとのやり取りを経て、不明瞭な点を解決していくと理解が早いです。
本記事では詳細は書かず、概要だけの紹介となります。
AI-DLCのサイクル
AI-DLCは、従来のスプリントではなくボルトという単位で進行します。ボルトの由来が「稲妻のように早い」を指すように、スプリントよりも短期間でサイクルが進行します。
フェーズは以下3つに分割されています。
- Inceptionフェーズ
- Constructionフェーズ
- Operationフェーズ
厳密さを捨ててだいたいのイメージを掴むために、従来のウォーターフォールに当てはめると以下のようになります。
| ウォーターフォール | AI-DLCフェーズ |
|---|---|
| 要求定義 | Inception |
| 要件定義 | Inception |
| 基本設計 | Inception / Construction |
| 詳細設計 | Construction |
| 実装 | Construction |
| テスト | Construction |
| 保守・運用 | Operation |
Inception
「モブエラボレーション」（＝PdMやエンジニアが集合し、AIを中心に対話をする儀式）を通じて、要件を固めていきます。AIに与えるのはインテント（意図）であり、そこからAIが人間に多数の提案をしてくるため、職種混合で対話によって議論と承認し、AIが文書化していきます。
このフェーズでは要件とストーリーを決め、次のConstructionフェーズでAIが並行開発可能なユニットという単位に分割まですれば完了です。
Construction
「モブコンストラクション」という、ここでも職種混合での共同作業です。アーキテクチャやドメインモデル、実装とテストまでを進めます。
Operation
保守・運用に相当するフェーズです。
このフェーズでは、AIがIaCとデプロイを管理します。AIがログを監視して異常を検知したらロールバックしたり、利用されていない機能の自動断捨離のように、守り部分もAIが担当します。
AWSワークショップ
AWSがワークショップを実施しているのですが、その国内体験レポートを紹介します。
具体的にどういった様子なのかは、それぞれの記事を見ていただけると良いかと思います。
最後に
本日はAIが中心となるAI-DLCについて紹介しました。
明日はAIマネジメントとカッツモデルという、エンジニアキャリアの記事になります。
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Claude CodeとAntigravity中心にキャッチアップして、たまにQiitaやZennで発信しています。
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この記事は全て人間が書いています。一部画像生成はAIを利用しています。