AI-DLC入門

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1. copyright ©️ mynavi corporation. 0 AI-DLC入門 2025.12.23 株式会社マイナビ デジタルテクノロジー戦略本部 株式会社マイナビ
2. copyright ©️ mynavi corporation. 1 0 1 02 03 04 アジェンダ 自己紹介 re:InventとAI駆動開発 AI-DLC まとめと感想
3. copyright ©️ mynavi corporation. 2 01 自己紹介
4. copyright ©️ mynavi corporation. 3 靜谷 光一郎 しずや こういちろう ⚫ 2022年WEBエンジニアとして新卒入社 ⚫ ビジネスイノベーション統括本部 ITディベロップメント第1統括部 ⚫ 今までの業務 ⚫ 社内基幹システムの開発(Laravel) ⚫ LIVING(React.js, Next.js, Ruby on Rails) ⚫ HugWag(Ruby on Rails) 経歴 https://living.mynavi.jp/ https://hugwag.mynavi.jp/business/ • 01.自己紹介
5. copyright ©️ mynavi corporation. 4 01.自己紹介 re:Invent行ってきました！ やけに日本の企業が目立ってい た黒板。 日本人の間でこの黒板に企業名 かくの流行っている、、？ 社内でなぜか人気のS3バケット 君と2ショット。 テンション上がってミッキーと の距離感 re:Playのブランコ。 めちゃ寒かったです。
6. copyright ©️ mynavi corporation. 5 02 re:InventとAI駆動開発
7. copyright ©️ mynavi corporation. 6 02.re:InventとAI駆動開発 re:InventでのAI駆動開発について 参加したセッション 会場で一番目立っていた (?)Kiroの展示 Matt Garmanのkeynote でもKiroやAI駆動開発に ついて言及 ⚫ Create secure, production-ready code with Amazon Q Developer ⚫ What’s new in fullstack AWS app development ⚫ Rapid prototyping with Kiro CLI ⚫ Building generative AI-powered full- stack applications ⚫ AWSがAIを用いた開発に注力している ⚫ 特にAI-DLCが印象的 Kiroに関するセッションが目立った。 ツールの使い方だけではなく、AI時代 の開発手法への言及も。
8. copyright ©️ mynavi corporation. 7 03 AI-DLC
9. copyright ©️ mynavi corporation. 8 03.AI-DLC ⚫ 仕様と違うコードが生成される ⚫ 技術力が向上した実感がない 社内でのAIを利用した開発の現状 実装者 レビュワー ⚫ 実装者が仕様を理解していない ⚫ レビュワーの負荷が増える GitHub Copilot (エージェントはなし) Amazon Q Developer (現Kiro CLI) Cursor, Kiro(試験導入) ⚫ コード補完で快適！ ⚫ 生産性アップ！ ⚫ AIが全部やってくれる！ ⚫ 初学者でも生産性アップ！ ⚫ 前より人間の仕事増えてない…？ ⚫ レビュワーの負担が増えた… ⚫ 新しいツール最高！ ⚫ ..自分は使わなくていいや、、 AIエージェントを活用した開発に課題
10. copyright ©️ mynavi corporation. 9 03.AI-DLC AI-DLCとは ⚫ AI-Drive Development Lifecycle ⚫ 2025年8月にAWSが提唱 ⚫ 既存の開発手法にAIを”後付け”で追加するだけではAIの潜在能力を十分に活かせない ⚫ AIを開発プロセスの中心に据え、開発の枠組みそのものを再設計する手法 ⚫ 開発手法(ex: アジャイル、ウォーターフォール)であって、設計技法(ex: DDD, TDD)ではない ⚫ 新規開発(グリーンフィールド)と機能追加(ブラウンフィールド)の両方に対応 アジャイル AI-DLC 前提 人間主体の長期的な プロセス AIの開発速度 イテレーション の期間 数週間〜数か月 数時間〜数日単位 イテレーション の名前 スプリント ボルト 従来の開発 AI-DLC AIの仕事 AIは補助 AI駆動 人の仕事 開発 監督、検証、戦略的意思 決定に関する重要な責任 会話の流れ 人間が会話を開始 し、AIに指示 AIが手動して、人間に質 問 アジャイルとの比較 従来の開発との比較
11. copyright ©️ mynavi corporation. 10 03.AI-DLC AI-DLCにおける各フェーズ Inception Phase Construction Phase Operation Phase 入力 工程 出力 インテント ex: 求人検索機能を 開発する ⚫ 曖昧さを回避するため のAIから質問 ⚫ 人間による検証・修正 ⚫ PRFAQ ⚫ ユーザーストーリー ⚫ 非機能要件定義 ⚫ リスク記述 ⚫ 測定基準 ⚫ ボルト Inception Phaseの出力 ⚫ AIによるドメイン設計・論 理設計・コード生成・自動 テスト ⚫ 人間による意思決定(AIから 選択肢が提案される) ⚫ テスト済みでデプロイ可 能なコード Construction Phaseの出力 ⚫ AIが提案するデプロイを人 間が承認し、デプロイ開始 ⚫ AIがメトリクス・ログ・ト レースを分析し改善策を提 案、人間が承認し、その後 をAIが監視 Mob Elaboration Mob Construction
12. copyright ©️ mynavi corporation. 11 03.AI-DLC # 貯蓄目標 視覚的で魅力的な貯蓄目標トラッキングを通じて、 若い貯蓄者が予算管理を学べるモダンなWebアプリケーションを構築する。 デジタルネイティブ向けの体験として、貯金が楽しく直感的に感じられることを目 指す。 ## 対象ユーザー 主に21〜29歳の若年層で、金銭的な目標を達成したい個人ユーザー。 ## 成功条件 - ユーザーがメイン残高に対して入金・出金できる - 目標金額と期限を持つ貯蓄目標を作成できる - メイン残高から特定の目標へ資金を移動できる - 視覚的な進捗トラッキング - すべての目標と進捗率を表示するダッシュボード - 銀行口座連携なし（すべて手動入力） - モダンなUX/UI原則に基づいたデザイン - 本格的なプロダクション用途ではなく、迅速なプロトタイプである intent.md ⚫ AIに意図(intent)を伝える ⚫ 詳細はAIが人間に質問してくれる ⚫ 成功条件を書くと期待していたも のと出来上がりの差異が小さくな りやすい
13. copyright ©️ mynavi corporation. 12 03.AI-DLC 最も当てはまる選択肢を選んでください： A) 緊急資金を貯めつつ、車や旅行などの具体的な購入目標を達成し、安定した貯蓄 習慣を身につける B) 家計管理をゲーミフィケーション化し、予算管理を楽しくするとともに、 友人や個人のマイルストーンと競えるようにする C) 視覚的な進捗トラッキングと小さな成功の祝福を通じて、金銭的な規律を学ぶ D) 従来の銀行アプリを、日常的なお金管理において より魅力的でモチベーションを高めるものに置き換える > 貯蓄をしようとしていて、貯蓄に対して規律を持ちたい人たちですね。 そうですね、どちらかというと選択肢Bに近いと思います。 > 了解しました。 つまり、予算管理を楽しくするために家計管理をゲーミフィケーション化し、 友人や個人のマイルストーンと競える可能性を持たせる、ということですね。 AIとのやりとり ⚫ AIが主導して、人間に質問する ⚫ 自然言語で質問に答えていくうち に成果物が出来上がる ⚫ 主要な決断は人間が行う
14. copyright ©️ mynavi corporation. 13 03.AI-DLC { “name”: “プロダクトオーナー", "description": "Enhanced Product Owner with process-first approach and vagueness elimination for precise user stories", "prompt": "You are a Product Owner. Create consolidated...", "tools": [ "read", "write", "shell" ], "allowedTools": [ "read", "write", "shell" ], "toolsSettings": { "read": { "allowedPaths": ["~/piggy-bank-app/**"] }, "write": { "allowedPaths": ["~/piggy-bank-app/AI-DLC/**"] } }, "resources": [], "model": "claude-sonnet-4" } AIエージェントの作成(Kiroの場合) ⚫ 成果物ごとにAIエージェントを作成 ⚫ Inception ⚫ プロダクトオーナー ⚫ Construction ⚫ ドメインアーキテクト ⚫ テクニカルアーキテクト ⚫ フルスタックエンジニア ⚫ Operation ⚫ デプロイメントエンジニア ⚫ AIエージェントの種類(工程の数)はホ ワイトペーパーには明記されていない ⚫ KIROとAI-DLCの相性は良い
15. copyright ©️ mynavi corporation. 14 04 まとめと感想
16. copyright ©️ mynavi corporation. 15 04.まとめと感想 ⚫ AI-DLCによって現在のAIエージェントを活用した開発の問題点を克服 できるかもしれない ⚫ Mob Elaboration, Mob ConstructionにおけるAI・開発メンバーとの ディスカッションによって仕様の理解が深まり、技術力の向上実感が 得られるかも。 ⚫ ホワイトペーパーでは抽象的な説明が多くて具体的な説明は少ないの で、実際の活用例やワークショップから学ぶ必要がある ⚫ 開発手法の再構築なので、導入するのに敷居がある まとめと感想
17. copyright ©️ mynavi corporation. 16 04.まとめ 参考文献 ⚫ ホワイトペーパー https://prod.d13rzhkk8cj2z0.amplifyapp.com/ ⚫ awslabs/aidlc-workflows https://github.com/awslabs/aidlc-workflows ⚫ Serverworksさんの資料 https://speakerdeck.com/swxhariu5/aiqu-dong-kai-fa-raihusaikuru- ai-dlc-nohowaitohehawojie-shuo ⚫ dipさんのAI-DLCワークショップ体験 https://zenn.dev/dip_techblog/articles/b0dfe50710267f
18. copyright ©️ mynavi corporation. 17 表紙 ご清聴ありがとうございました Thank you for listening!