AI駆動開発最前線_AWS最新アップデートとAI-DLCを通じた学び

JAWS-UG愛媛 (日本 Amazon Web Serviceユーザ会愛媛）第61回勉強会 で登壇の機会をいただいた際の資料です。

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1. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI駆動開発最前線 AWS最新アップデートとAI-DLCを通じた学び Sakamoto, Tatsuya Solutions Architect Amazon Web Services Japan G.K. 1
2. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ⾃⼰紹介 坂本 達哉 ソリューションアーキテクト アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 • Degital Native Business （DNB）のお客様を⽀援 • 決済システム開発、Webアプリケーション開発、デ ータ基盤構築などを経験した後、AWSへ⼊社
3. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI駆動開発の特徴 AI-DLCを通じた学び Kiro GA - AWS最新アップデートのご紹介 - アジェンダ 3
4. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI駆動開発の特徴 4
5. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. コードは AI が書く時代 • 1940 年代の登場以来ずっと ソフトウェアは人の手で書かれていた • 2024 年末ごろに登場した AI コーディングエージェントは 自律的にソフトウェアを開発できる ソフトウェアをつくる機械 の登場
6. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI 駆動開発 AI によるタスクの解決をプロセスに 組み込んだソフトウェア開発手法 AI-Driven Development • どうすれば AI が 自律的にコーディングできるか？ • どうすれば AI が プロジェクト固有の課題を解決できるか？ AI を中心に考える という変化 Context コンテキストに合った課題解決を⾃律的に⾏う AI
7. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI 駆動開発の特徴 ソフトウェア開発 言語化 AI/ML コンピューターの基礎 ソフトウェア開発の 基礎が強固なほど 効果的に実践できる A' B 同一の事象に対して 人によって 異なるアプローチを取る 外から眺めるだけでは 理解できず 繰り返し試す必要がある ?
8. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI 駆動開発の受け止め方は人によってさまざま 1 2 3 4 AI の作業単位 行 ブロック チケット マイル ストーン 一部のタスクは 完全に AI にお任せ まったく要求品質に 追いついていない • 使用する技術やライブラリ • 対象のビジネスドメイン • 許容できる不確実性 • 個人の信条 • どれくらい自分の手で試したか などが受け止め方に影響
9. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI エージェントのトレンド: プロセスの再発明 9
10. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI 駆動開発における課題 コンテキストの⽋如 Everything as Code 解決策の例 要求と品質の⾔語化 要求定義フレームワーク ソフトウェア設計技法の学習 解決策の例 AI エージェントの管理 AI 駆動開発への習熟 コンテキストエンジニアリング 解決策の例 いずれも習得が必要; 一朝一夕で身につくものではない
11. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI 駆動開発における課題 コンテキストの⽋如 Everything as Code 解決策の例 要求と品質の⾔語化 要求定義フレームワーク ソフトウェア設計技法の学習 解決策の例 AI エージェントの管理 AI 駆動開発への習熟 コンテキストエンジニアリング 解決策の例
12. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Kiro & AI-DLC: プロセスの再発明 Kiro の仕様駆動開発 • 個別の技法（設計、開発、AI エージェント管 理）を組み合わせてAI 駆動開発のプロセスと して誰でも再現、学習できるようにした • 要求定義におけるユーザーストーリー、 ToDo ツール Inception Construction Operation AI-Drive Development Lifecycle • AI の能力を最大限に活用しながら人と協働す るソフトウェア開発手法を発明した （人が進める前提の WF / Agile のような方法 論の１つ） • 各タスクではさまざまな開発技法、 プラクティスを併用する
13. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. IDE 組み込みの仕様駆動開発 • AI が⼤量のコードを書く前に、 ⼈間が理解しやすいドキュメントで レビューすることを習慣づける ステアリングファイルの⾃動⽣成と リファイン • product.md, structure.md など ⼀般的なコンテキストを定義・⽣成 • リファイン機能でドキュメントを 継続的に更新 * エンジニアが迷わず辿れる、標準的なフローや型のこと Kiro が提供する ゴールデンパス*
14. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ソフトウェア開発における 2 つのサイクル Listen Define Invent Refine Test & Iterate Working Backwards Plan Design Code Test Deploy Main- tain Software Development Lifecycle
15. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. "AI にコードを書いてもらう" 状況は 2 種類ある 15 Listen Define Invent Refine Test & Iterate Working Backwards Plan Design Code Test Deploy Main- tain Software Development Lifecycle プロトタイプ作成での Vibe Coding 本番開発での 仕様駆動開発
16. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Plan Design Code Test Deploy Main- tain Software Development Lifecycle AI-DLC ウォーターフォール アジャイル AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC) ⼈が主体のソフトウェア開発⼿法 ⼈と AI が協働するソフトウェア開発⼿法 Drive 開発プロセスや コラボレーション モデルも含む
17. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. みなさんは どのようにソフトウェアを作っていますか︖
18. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Approach 1 AI Managed Development
19. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ビジネスの意図 AIが⾃律的にソフトウェアを 構築、保守し、 ⼈間の関与をほとんど、 もしくは全く必要としない AI-Managed ソフトウェア/システム
20. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 単純なシナリオ以外では ほとんど機能しない 信頼性に⽋ける 説明できない “開発者がコードと 『つながっていない』” ビジネスの意図 ソフトウェア/システム
21. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Approach 2 AI-Assisted Development
22. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ビジネスの意図 ソフトウェア/システム 既存の⼿動前提の⽅法論 (スクラム, ウォーターフォールetc.) 狭い範囲をAI に置き換え Manual AI-Assisted
23. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 開発者達は依然として 知的な重労働を担当し、 AIを限定的なタスクに 適⽤している AI-Assisted Development AIの可能性を引き出していない ⾮効率な⼿作業 技術的負債 “コーディングの時間を節約しても スクラムミーティングで 浪費している”
24. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AIが⾃律的にソフトウェアを 構築、保守し、⼈間の関与を ほとんど、もしくは全く必要としない AI-Managed Development 開発者達は依然として 知的な重労働を担当し、 AIを限定的なタスクに 適⽤している AI-Assisted Development
25. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 25 AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC) AIが開発プロセスを、計画、タスクの分解、アーキテクチャの提案などを通じて制御する。 開発者は検証、意思決定、監督の最終的な責任を保持する。 https://prod.d13rzhkk8cj2z0.amplifyapp.com/ AI-DLC のホワイトペーパー
26. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Inception （計画） Construction （構築） Operation （運⽤） 1. 既存コードのコンテキストを作成 2. ユーザーストーリーで意図を詳述する 3. 作業単位に計画を⽴てる 4. ドメインモデル(コンポーネントモデル) 5. コードとテストを⽣成 6. アーキテクチャコンポーネントの追加 7. IaCを⽤いたデプロイとテスト 8. IaC を⽤いて本番環境にデプロイ 9. インシデントの管理 各ステップで 次の作業のための リッチなコンテキスト を構築 AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC) 重要なのは、どのツール、どのコーディングエージェントを使うかではなく、AIを最大限に活 かせるようにAIが自立的に開発できるプロセス
27. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Inception: Mob Elaboration Operations Developers Business Analyst Product Manager QA ビジネス意図を詳細な要件、ストーリー、ユニットに変換する
28. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Construction: Mob Construction 複数の開発チームが並行して構築 「チケットをこなす」から 「ビジネスをコード化する」へ 意思決定のスピードで、 そのまま開発を進める フロー状態を維持し、 生産性を最大化した状態を生み出す フロント・バックエンドの枠に とらわれない柔軟な動き これからの 開発チームの特徴 各ユニットは割り当てられたドメインごとの開発作業を行う
29. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 29 AI-DLC は開発手法を根本的に見直している • 人が進める前提のソフトウェア開発手法ではなく AI の能力を最大限に活用しながら人と協働する開発手法を発明した • 仕事の進め方だけでなく、チームの体制や役割も変わっていく • 各タスクではさまざまな開発技法、プラクティスを併用する
30. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI-DLCを通じた学び 30
31. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 31 ここからは私が実際にAI-DLCをお客様にデ リバリして得た学びをお話しします
32. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI-DLCを通じた学び 32 • デリバリしたAI-DLCの概要 • お客様はアジャイルのスクラムでプロダクトを開発 • 3⽇間お客様オフィスにて実施 • PdM、PO、エンジニアの⽅、約30名が参加 • 異なるプロダクトごとに、2チームに分けて実施 • AI-DLCでの成果 • 2チームのうち、1チームは2⽇⽬に対象機能のプロトタイプをデ モ • 3⽇⽬には機能のエンハンスも実施
33. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI-DLCを通じた学び 33 • モブワークの効果 • 「Mob Elaboration 」、 「Mob Construction 」によって、PdM（プロダクトマネージャ ）、エンジニアが同じ場所で、AIに問いかけを続けることで、ビジネスドメインの知識と技 術の相互理解が深まる • レビュー⼒の必要性 • ⼈間にはよりシニアな視点でのビジネスドメイン知識、技術知識とレビュー能⼒が求められ る • AI-DLCはDDD（ドメイン駆動設計）と相性が良いため、その知識を持っているとベター • 開発プロセス全体への影響 • PdMの⽅が でユーザーストーリを Markdown 形式でGitでソースコードと⼀緒に管理する ことで仕様のドキュメント化とエンジニアとの共有が⾃然と⾏われる • PdMなどの企画職の⽅の⽣成AIの積極活⽤につながった
34. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. どんな心構えで望めば良いのか？ 34 • AI-DLCは正解や確⽴された⽅法論ではなく実験的なアプローチ • 試⾏錯誤が必要 • 組織のコンテキストに合わせて導⼊を進めていく必要がある • AIに疑問を投げかけたり対話することが重要 • プロンプトの正解はない • 疑問点はAIと会話して解消していく • ビジネスとエンジニアの相互理解が重要 • Inspectionフェーズを通じてビジネスの理解を深めていく姿勢が⼤切
35. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AWS最新アップデート 35
36. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Kiro GA 36 2025/11/18 Kiro GA GAに伴う主なアップデート • プロパティベーステスト（PBT）の対応 • Kiro CLI の導⼊ • チーム向け Kiro • IAM Identity Center経由でKiroにサイ ンアップ可能に • 柔軟な料⾦体系の提供
37. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 37 [Dashboard image] • ⾼度なダッシュボードによ る使⽤状況の把握と追跡 • 管理コントロールによる設 定の管理 • AWS IAM アイデンティ ティセンターで利⽤可能な サブスクリプション チーム用に Kiro を セットアップ
38. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. *Free Tier available with 50 credits per month, available for social-sign ins. Pay-per-use overages available for paid plans at $0.04 per additional credit Pricing $20 /month Pro Tier 1,000 credits $40 /month Pro+ Tier 2,000 credits $200 /month Power Tier 10,000 credits 有料プランの従量課⾦超過分は、クレジットを追加するごとに 0.04 USD でご利⽤いただけます Access the Kiro IDE and CLI with one subscription:
39. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Thank you! 39