2026/04/25(土) Cloud on the BEACH 2026 AgentCore ハンズオン祭り AI-DLCを試してみて困ったことを共有したい あわよくば解決したい 

AI-DLC を知っている・聞いたことがある 2 

AI-DLC を実務で活用している 3 

本日お話しすること AI-DLC とは何か 実践デモ 簡単なTODOアプリの作成（要件定義の様子を共有） – 実践してみた気づき・工夫 4 

AI-DLC とは何か 5 

AI-DLC とは AI を開発プロセスの中心的なチームメンバーとして位置付け AI-Driven Development Life Cycle AWSが提唱するAI中心の新たな開発サイクル AIが実行・人間が監視 – チームで議論 – 6 

AI-DLC の3つのフェーズ Inception（開始） 何を/なぜ作るか – Construction（構築） どう作るか – Operation（運用） どう運用するか – 7 

Inception（開始）— 何を/なぜ作るか ステージ 実行条件 Workspace Detection 常時 Reverse Engineering Brownfield のみ Requirements Analysis 常時（深度は適応） User Stories 条件付き Workflow Planning 常時 Application Design 条件付き Units Generation 条件付き 8 

Construction（構築）— どう作るか ステージ 内容 Functional Design DDD でドメインモデル作成 NFR Requirements 非機能要件・テックスタック選定 NFR Design アーキテクチャパターン適用 Infrastructure Design AWS サービスへのマッピング Code Generation 計画 → コード生成 9 

Operation（運用）— どう運用するか プレースホルダー的な位置づけ 詳細な実装はされていない – （2026/04/25 現在） – 10 

実際の様子を共有します！ ベタですがTODOアプリの要件定義部分を実践 （Claude Code のレートリミットが怪しいので録画です...） 11 

aidlc-workflows 各種コーディングエージェントで適用可能なルールファイルがGitHubにて公開 AI-Driven Life Cycle (AI-DLC) adaptive workflow steering rules for AI coding agents – 12 

要件を固めるためにインタビューしてくれる AIが質問票を作成し、人間がそこに回答を書き込む requirement-verification-questions.md に質問が出力される – Question形式でA/B/C/D/Xの選択肢を提示 – [Answer]: タグに回答を記入 – 回答すると、回答に矛盾がないかチェックし、矛盾がなければ 回答をもとに要件定義書を生成 生成された要件定義書に対し人間がチェックし、人間からの指摘があれば修正を行う – 随時必要に応じて質問票が生成される – 13 

人間の確認 各ステージが完了でき次第、必ず人間の確認が入る Request Changes — 要件の修正・追加が必要な場合 – Add User Stories — ユーザーストーリーを追加する – Approve & Continue — 要件を承認して次のステージへ進む – 14 

実践してみた気づき・工夫 15 

工夫したこと aidlc-docs 配下の編集を全許可 不要なタイミングで作業を止めない – Hooks でコミット・プッシュを自動化 aidlc-state.md の更新をトリガーにリモート同期 – 「どのタイミングでコミットすべきか」問題を解決 – codex で二重レビュー 自分のチェックだけでなく、codex にも確認を依頼 – 16 

気づき｜ドキュメント多すぎ問題 17 

気づき｜ドキュメント多すぎ問題 知見のある方、ぜひご意見を伺えると幸いです！ 大量のドキュメントが生成される そもそもすべてを把握する必要はあるのか – aidlc-docs/ 配下に plans/ , requirements/ , user-stories/ , application- design/ など多数のMarkdownが生成される 個人的にはUnitが完了するごとに捨てていい気がするが... 18 

おまけ｜実装を眺めると面白い！？ どのようなルールが定められているか読むと面白い aidlc-rules/aws-aidlc-rule-details/common/ に各種ガイドが格納 – Question Format Guide、ASCII Diagram Standards など – 厳格なルールによってAIの振る舞いが制御されている – 19 

おわりに 20 

本日お話ししたこと AI-DLC とは何か 前回の体験との差分の比較もしてみる – 実践デモ 簡単なTODOアプリの作成（要件定義の様子を共有） – 実践してみた気づき・工夫 21 

まとめ 一度体験してみることをおすすめします！ AI-DLCに基づいて開発を始める様子を共有しました 作業自体はAI主体で行い、人間がそれを監視するスタイル – GitHubにて公開されているので比較的始めやすい 実体はMarkdownファイルのため – 22 

参考 AI 駆動開発ライフサイクル：ソフトウェアエンジニアリングの再構築 | Amazon Web Services ブロ グ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/ai-driven-development-life-cycle/ – awslabs/aidlc-workflows: AI-Driven Life Cycle (AI-DLC) adaptive workflow steering rules for AI coding agents https://github.com/awslabs/aidlc-workflows – AWSが推進するAI駆動開発ライフサイクル入門 〜 AI駆動開発時代に必要な人材とは 〜 https://speakerdeck.com/fatsushi/introduction-to-aidlc-and-skills – 23