これなに
AI開発はウォーターフォール方式と相性がいいんじゃないか説の根拠を話します。
このお話は先日出たイベントで雑談したときの話をもとに考えています。
よいところ
まず、ウォーターフォール開発のありかた点について。
- 要件定義、開発、設計、実装、テストなどの工程が定義されている
- 各工程でのアウトプットも決まっているはず
- 全ての工程の終了段階で仕様や課題を明らかにしているはずなので、どこで間違えたのかを遡って検証しやすい
そうなっているはずです。
図にするとこんな感じです。
運用上だめなところ
お題目とやろうとしていることは立派なんですが、いかんせん運用がだめなことがあります、以下はその例。
- 上流工程の間違いが修正しづらい
- する変化に対応しづらい
- きちんと成果物を作らない、作れないまま次の工程に進むことが多い
AIとウォーターフォール開発
AIはドキュメントやコードなどの成果物の生成が得意で、これまで人がやっていたことが劇的に楽になると思います。
また、その成果物を読み込んで次の工程の成果物につなげるということもできるので、これまた楽になる要素です。
次に遡って仕様を修正する必要が生じた場合、ロールバックからの追走もAIが得意とするところでしょう。
問題は全体の整合性の担保ですが、AIのコンテキストを把握する能力的に２０２６年５月末時点ではやや足りない感じがします。
この場合もろもろ分割して管理する必要がありますが、この分割というか分断のやり方は日本のSIerが得意とするところでしょう。
成果物だけ作るのではなく
プロジェクトをAIに支配させてみるのはどうでしょうか。
小手先に導入してコードの断片をヴァイヴコーディングや成果物のレビューをさせているだけではなく、ウォーターフォールをどう進めるかからAIにぶちこめば管理工数もかなり浮きますよねプロパーさん。
よほど人間よりもいい仕事をすると思うのですが。
・・しかしこうならんように気をつけましょう↓
いまだAIは発展途上の過渡期！ 今を楽しもうぜ！