AI-DLC AI駆動開発ライフサイクルとAI-DLC Worlflows V2のご紹介

AWSが提供するAI-DLC AI駆動開発ライフサイクルとAI-DLC Worlflows V2のご紹介資料
今こそ聞きたいソフトウェア設計 #3 「AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）に見る、人が担う設計判断」の資料

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1. AI-DLC AI駆動開発ライフサイクル アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 シニアスデベロッパーペシャリストソリューションアーキテクト、DevTx 福井 厚 © 2025, Amazon Web © 2025, Services, Amazon Inc. or Web its Services, affiliates.Inc. All or rights its affiliates. reserved.All Amazon rights Confidential reserved. Amazon and Trademark. Confidential and Trademark. 1
2. ソフトウェア開発におけるAI活⽤ AI-ASSISTED AI-MANAGED は限定された タスクにAIを活⽤ は抽象的な指 ⽰をAIに提供 コードは⾒ない ⾃動コード補完 ユニットテスト作成 ⼩さな関数の⽣成等 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 別名: バイブコーディング 2 2
3. ⼤きなギャップ… ⼀⼈の開発者が週末に バイブコーディング © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 実践、ツール、 本番環境の複雑さを伴う クロスチームエンジニアリング 3
4. ソフトウェア開発におけるAI活⽤ AI-ASSISTED AI-DRIVEN は 限定されたタスクにAIを活⽤ は より広範なタスクにAIを活⽤ (ユーザーストーリーの詳細化 、システム設計、タスク計画、 コーディン等)、 完全な監視とオーナーシップを 維持 ⾃動コード補完 ユニットテスト作成 ⼩さな関数の⽣成等 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AI-MANAGED は 抽象的な指⽰をAIに提供 コードは⾒ない 別名: バイブコーディング 4 4
5. AI駆動 開発ライフサイクル (AI-DLC) AIが全体をオーケストレーションし、 計画、タスク分解、アーキテクチャ提案など 開発プロセスを実⾏する 開発者は検証、意思決定、 監視の最終責任を保持する © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 5
6. AI-DLC の基本的な作業の進め⽅ AIが計画を作成 “プラン→レビュー→実⾏→レビュー“ 1. AIにプランを作らせる 2. ⼈がプランをレビューする 3. AIがプランを修正する 4. AI がプランを実⾏する 5. ⼈が結果を確認する ⼈間が結果を検証 AIが計画を実⾏ © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⼈間が計画を検証 AIが計画を洗練 6
7. インセプション コンストラクション 1. 既存コードのコンテキストを構築 2. ユーザーストーリーで意図を詳細化 3. 作業単位で計画 4. 5. 6. 7. ドメインモデル(コンポーネントモデル) コード＆テスト⽣成 アーキテクチャコンポーネントの追加 IaCとテストでデプロイ 各ステップが 次のステップの ためにリッチな コンテキストを 構築 8. IaCで本番デプロイ 9. インシデント管理 オペレーション © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 7
8. Inception: Mob Elaboration オペレーション 開発者 ビジネスアナリスト プロダクトマネージャー QA チームで構築 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 8
9. Construction︓Mob Construction Mob・Construction 将来の開発チームが並⾏して構築＆コラボレーション 将来の開発者の「ペルソナ」 ü バリューチェーンの上流へ（「チケットから コード」から「ビジネス⽬標からコード」へ） ü 判断の速度で反復 ü 継続的フロー、開発者満⾜度の最⼤化 ü 硬直化した専⾨化サイロを超越 ü 桁違いの効果 チームで構築 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 9
10. AI-DLC: ダイナミックなチームコラボレーション AI がルーティンタスクを処理する⼀⽅で、チームはリアルタイムでの問題解決、創造的思考、 迅速な意思決定のために、コラボレーションしやすい環境で協⼒します。この孤⽴した作業から 活気のあるチーム作業への転換は、イノベーションと成果物の提供を加速します。 - 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 これまで 要件/PBI レビュー/ テスト Biz 問題解決/創造的な意思決定 Biz Dev ソフトウェア Dev AI-DLC 要件/PBI ソフトウェア スプリント/ 開発 :⼈間の作業待ち時間 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AIが全て作成-> ⼈間の作業待ち時間なし10
11. AI-DLC Workflows v2 ステアリングから、⾃⼰検証を備えた、 段階的に⾃律化するワークフローへ © 2025, Amazon Web © 2025, Services, Amazon Inc. or Web its Services, affiliates.Inc. All or rights its affiliates. reserved.All Amazon rights Confidential reserved. Amazon and Trademark. Confidential and Trademark. 11
12. AI-DLC と AI-DLC Workflows の関係 • AI-DLC は AI を開発ライフサイクル全体に適⽤したまったく 新しい開発⽅法論 • AI-DLC Workflows は AI-DLC をチームに導⼊するために利⽤ 可能な、オープンソースで公開されたプロセスとワークフローを ⽀援する実装 https://github.com/awslabs/aidlc-workflows © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 12
13. モデルやツールを待つのではなく⽅法論で改善していく 継続的に⼈間の労⼒が下がっていく仕組み Pre-AI AI Assisted ⼈間の労⼒ AI-DLC v1 ⼈間の労⼒の減少は プラトー現象になる (モデル、ツールの登場待ち) AI-DLC v2 AI-DLC v2 では⼈間の労⼒は下がり続ける。 検証内容を段階的にエンコードし、 AI が学習することで効果が積み上がっていく 時間の経過 良いAI / ツールは階段のように進んでは⽌まる 良い⽅法論は坂道のように進み続ける © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 13
14. V2で⽬指した改善︓⼈間は遅く、⾼コスト ボトルネックのシフト ボトルネック ゴール 検証 Agent チーム による開発 本番環境 重要度の低い/簡単な判断は⼈間を介さない 重要な/複雑な判断は⼈間が介⼊する ゴール 検証 Agent チームに よる開発 エージェントチーム による検証 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 本番環境 14
15. 何が⾒直されたのか AI-DLC v1 vs v2 AI-DLC v2 AI-DLC v1 ⼈間とAI 間のループ ⼈間とAIの アウターループ ⼈間による判断 AI による ⽣成 AI/Tools/AI インナーループ ⼈間による 検証と判断 AIが⽣成し、⼈間が検証する、の繰り返し 全てのサイクルに⼈間が必要 →⼈間がボトルネックに AI による ⽣成 決定論的ツール AIによる 検証 V1 でできなかったこと v2 ではワークフローを2つのループに分割: ✕ AI によるアウトプットの⾃⼰検証 ✕ 修正指⽰からの学習 ✕ ワークフローの途中でのスコープの調整 ✕ 作業の並列化 ✕ ルーティングと⽣成の分離 インナーループ: AIが⽣成、決定論的ツールが チェック、AIが検証。⼈間は介在しない © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. アウターループ: ⼈間は判断のみに関与 - 承認ゲート、設計判断、優先順位の決定 15
16. 適切な仕事を適切な担い⼿に AI-DLC v2: ⼈間とLLM 、ツールのコンサート ⼈間が判断 ⼈間が判断: ⼈間は意図の把握、曖昧さへの対応、 「本当に正しい︖」という単純な問いに答える、 代替のきかない存在。だからこそ意思決定と 承認ゲートに配置し、判断を要さない作業で ⼈間の時間を浪費させない。 LLM の知識: ⽣成のエンジン ̶ 要件の明確化、 設計の提案、コードの記述。 モデルは、専⾨家が担うような差別化されない 重労働をこなす LLM の知識 確実なツール © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 確実性のための決定論的ツール: 確率的な推測に 決して委ねてはならないものがある。 計算論理の⽅が得意なワークフローの順序付けの ような作業に LLM を浪費せず、同様に LLM の 出⼒を検証するためにも決定論的ロジックを使う。 16
17. 全てのステージが同じ内部構造を持ち、3つがループとして機能する(⼀⽅通⾏のフローではない) ⽣成 ► 検証► 学習 Loop AI-DLC ステージ ⽣成 が作業を実施 ⽣成 ⾃⼰修正 ルール化 された学び 学習 ⽣成された アウトプット 修正 検証 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 検証 が明⽰的な条件でチェックし、正しくなるまで ⾃⼰修正をループバックする 収束できない場合のみ⼈間にエスカレーション 学習 が最終的な修正内容を永続的なルールに変換し、 次の⽣成を改善する 時間経過とともに改善が積み重なる 17
18. AI-DLC v2 の9つの設計原則 1 4 ⼈間の判断を機械に蒸留 繰り返す⼈間の判断を機械で 検証可能な形にコード化する ̶ すべてのステージで⼈間の 労⼒を削減 3区画モデル 2 安全な段階的⾃律化 3 5 どの SDLC ステージも 適合する単⼀の構造 6 ステージは⼊⼒を出⼒に変換し、 明⽰的な事後条件によって制御 される。 8 時間とともに検証を充実させ、 AI が⾃律実⾏できる範囲を 拡⼤する © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 設計された拡張性 新しいステージを追加・置換・ 合成 ̶ ベースラインと同じ 品質保証を維持して セーフティネット付き の⾃⼰修正 検証可能な事後条件を満たす まで反復し、上限に達したら ⼈間にエスカレーションする 解決する前に意図を明確化し 曖昧さを排除する ̶ 決して仮定しない すべてのステージが ⽣成・検証・学習の構造を持つ 7 全ての意図は曖昧な ところから始まる ⼀発勝負ではなく 段階的分解 粒度の細かいスキルを組み合わ せる ̶ 事後条件と探索空間の 爆発を回避する。 9 実践からの学び すべての修正はルールの候補 であり、⼈間の承認を経て 正式なルールになる。 18
19. AI-DLC v2 はオーケストラのように動く あなた(⼈間) 演奏者=スペシャリストエージェント 指揮者 = リードエージェント 演奏者 =スペシャリストエージェント 楽譜 = ステージグラフ © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 19
20. AI-DLC Workflows v2 ハーネスの設計 ⼈間 指揮者 フェーズ ワークフローステートマシーン ステージ コントロール プレーン ステージ サポートエージェント リード エージェント サポートエージェント レビュアー エージェント リード エージェント センサー レビュアー エージェント データプレーン センサー ツール固有のビルド Kiro © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Claude Code その他の コーディングエージェント 20
21. オーケストラが動く仕組みの裏側 AI-DLC v2 の仕組み 1 ⼈間が /aidlc <意図> か ゲートへの回答を送る 2 指揮者が aidlc スキル・ループ・ ステージプロトコルを読み込む 3 指揮者がステートマシン（FSM）エンジン を呼び出す 4 FSM エンジンがステージグラフと 状態を読み込む ペルソナ ステージ エージェント の帽⼦ 5 FSM エンジンが指⽰を返す 6 指揮者がリードペルソナの帽⼦をかぶる (インラインモード) スキル 7 あるいは指揮者がゲートでサブエージェント またはレビュアーに作業を振り分ける 8 指揮者が⼈間に質問するか、ゲートを提⽰する 9 指揮者が報告し、FSM エンジンに 処理を振り分ける 10 全体を通して、フックが監査などのために ツールを呼び出す ⼈間 8 1 4 3 5 ステージグラフ 4 状態ファイル ステート マシン エンジン 9 2 AI-DLC スキル 6 指揮者 (リード エージェント) 10 フック ツール (監査, ログ,など) © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 7 スペシャリスト エージェント 21
22. 学習ループの上でAI が⽣成し・ツールが検証し・⼈間が判断する。単⼀の⽅法論のコアを、どのハーネスでも動くようにパッケージ化 AI-DLC v2 アーキテクチャの全体像 HUMAN-IN-THE-LOOP 意図を説明し・明確化のための質問に答え・すべてのゲートを承認する。修正は学習ループに還元される。 THE ORCHESTRATOR ̶ the conductor ワークフローを構成・順序付け・監視・適応させる。E2E のゴールに責任を持ち、各ステージをブラックボックスとして扱う。 THE WORKFLOW 5 フェーズ· 組み合わせ可能な32 のステージ Initialization Ideation すべてのステージの 内部の3 区画構造 ① GENERATE Inception Construction ② VERIFY ③ LEARN Operation ⾃⼰修正、または ⼈間にエスカレーション POWERED BY ペルソナエージェント 11 名のドメイン専⾨家（プロダクト・ アーキテクト・DevSecOps・品質・ SRE）。役割特化型。 Skills ナレッジ ⾃動チェック パッケージマネージャー 適応性 学習ループ AI ネイティブな能⼒の単位︓ 指⽰＋ツール＋参照情報。 2層構成︓⽅法論（同梱）＋チーム ⽣成と⾃⼰修正に利⽤ 事後条件︓推論的（LLM）＋ 計算的（実⾏可能） FOUNDATION 決定論的エンジン ステートマシン・複数イベントの監査・ ライフサイクルフック（停⽌＆エスカ レーション）・MCP 対応のポータブル ツール ツール⾮依存の単⼀コア → 多様な ハーネスへ︓Kiro・Claude Code・ Codex・Cursor・Copilot © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 9 スコープ × 3 段階の深さ × 3 段階 のテストレベル、加えて適応型コン ポーザー。単⼀エンジンで PoC から エンタープライズまで 積み重なるエンジニアリング︓ 修正 → ルールの候補 → 承認 → 永続 的なガードレール 22
23. どう始めるか ⼩さく始める ̶ 1 つの意図、1 つのスコープから。 ⾃律の範囲を広げる前に、学習ループに信頼を積み重ねさせる リーダー向け アーキテクト向け 開発者向け • 低リスクなパイロットを選ぶ （機能開発または MVP スコープ) •.ステージグラフと設計を読む • ハーネスをインストール • `/aidlc --doctor` でセットアッ プを検証 • `/aidlc <意図>` を実⾏し、 質問に答える • ⾃分のドメインに合わせて ステージを拡張・合成する • ゲートを承認する ̶ あなたの修正がルールになる • 成功基準を定め、ゲートでレ ビューする • 証跡として監査ログを求める © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 23
24. 始め方 1. AI-DLCの進め⽅をAIがガイドしてくれるワークフローを コーディングエージェントに組み込む macOS, Linux, or WSL: curl -fsSL https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.sh | sh Windows PowerShell: irm https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.ps1 | iex cd /path/to/your-project aidlc config --harness kiro-ide aidlc doctor © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 24
25. 始め方 2. 何を作りたいかを説明する /aidlc --scope express シンプルなECサイトを構築して動作を検証したい。 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 25
26. Thank you! © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 26