AI時代のプロダクト開発「AIPDLC」の真実

AIを使ったプロダクト開発の流れ「AIPDLC」について、基礎と、今出ている4つの型をまとめた資料です。

AIでコードを書く速さが上がった結果、開発で詰まる所は実装から、「何を作るかを決める計画」と「出来た物を確かめるレビュー」に移りました。この変化に、各社がそれぞれのやり方を出しています。

ただし「AIPDLC」は、同じ文字で別の物を指していて、定まった言葉ではありません。この資料では次の4つを、誰がいつ出したか・どの工程を扱うか・人の役割がどう変わるかで比べています。

・AWSのAIPDLC：何を作るかを見つける側
・AWSのAI-DLC：作る側の手順
・AnthropicのAIネイティブSDLCプレイブック：前の段階の成果物を、次の段階のAIが読む形でつなぐ
・メルカリのAI PDLC：PdM・PdE・Enablerへの役割の作り替え

あわせて、効いたという数字の限界も載せました。各社の数字は自社の申告で、外の無作為化試験では、AIを使うと19%遅くなったという結果も出ています。

作った物が顧客の価値を生んだかを数字で示した資料は、まだ見つかっていません。出典は最後の頁にまとめました。メルカリの数字の一部は、2026年11月4日のプロダクトマネージャーミートアップでの口頭の報告によります。

資料の構成と図はNotebookLMで作り、数字と出典は一次の資料で確かめました。

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