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チームで進めるAI駆動アジャイル×ウォーターフォール

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 チームで進めるAI駆動アジャイル×ウォーターフォール

チームで進めるAI駆動アジャイル×ウォーターフォールに関する解説スライド

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熊井悠

June 13, 2026

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Transcript

  1. では具体的な対策は? ① AI生成に対するレベル感が メンバーによって差がある ② 要件・仕様認識が曖昧なのに コード生成してしまう ③ 一気に複雑な生成を しようとしている

    課題に対する打ち手は下記のようなものが推奨している AI生成パイプラインと 役割分担を厳格に定義する 設計偏重型のアジャイル開発とする 段階的複雑化アプローチを取る 課題 対策
  2. スコープ (Issue) 設計 コード生成 (TDD) テスト& リファクタリング AI駆動アジャイルの《全体像》 超MVP(プロトタイプ) MVPモジュール

    本格モジュール 高速ウォーターフォール アジャイル式段階的アプローチ 開発スコープの見極め コードコンテキスト駆動設計 継続的なAI開発プロセス運営体制
  3. アジャイル式段階的アプローチ 作り直しを前提とした開発アプローチ コンテキスト プロンプト コンテキスト プロンプト コンテキスト プロンプト 開発スコープの見極め コードコンテキスト駆動設計

    超MVP(プロトタイプ) MVPモジュール 本格モジュール Docs 要件 コード 要件 コード 要件 骨格はコードコンテキスト。要件はプロンプト
  4. 高速ウォーターフォール スコープ (Issue) 設計 コード生成 (TDD) テスト& リファクタリング 開発スコープの見極め 高速ウォーターフォールで1日単位でタスクを消化する

    要件の定義 開発=1時間以内で完 結する粒度にスコー プを切る 可能ならBiz系の人 が行うのが良い 設計はプログラムリ ーディングから始め る 設計をもとにどう生 成するか設計書を作 る チームなら2名で会 話することを推奨 TDDで進める。まず はテストコードを作 る(Red/Green) テストが通るように 実装をする チームなら生成指示 は1名が行う テストがOKになる まで検証 結合テストも可能な 限り行う リファクタリングを チーム全員or Devin などで行う
  5. 継続的なAI開発プロセス運営体制 継続的なAI開発プロセス運営体制 開発チーム AI駆動開発チーム ノウハウ・ツール提供 フィードバック Bizチーム CI・CDパイプライン GitHub Push/Merge

    結果 テスト環境・本番環境 デプロイ 結果 Issue定義(受託ならSales担当も) 単体テスト実行・セキュリティスキャンなど Devinなど QAチーム 不具合報告(Issue) AI駆動アジャイルを支えるチーム体制 常に最新情報からAI駆動開発の進化をはかるチーム
  6. 結果 デプロイ CI・CDパイプライン 実際のアプローチ 開発チーム AI駆動開発チーム ノウハウ・ツール提供 フィードバック Bizチーム GitHub

    Push/Merge テスト環境・本番環境 結果 Issue定義(受託ならSales担当も) 単体テスト実行・セキュリティスキャンなど Devinなど QAチーム 常に最新情報からAI駆動開発の進化をはかるチーム 不具合報告(Issue) 具体的なツールも交えて紹介