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AIDLC のライフサイクル全体像

フェーズ2では、生成AIを前提とした「理想の開発プロセス(To)」を整理します。その中核が AIDLC(AI-Driven Development Life Cycle) です。このページは AIDLC が提唱するライフサイクルの全体像を図解します。

AIエージェントが計画・要件・コード・テスト・インフラ構成の生成をライフサイクル全段でオーケストレーションし、人間は各要所で検証・承認・重要判断を担う——AIを開発の中心に据え直した方法論です。AWS が2025年に提唱しました。

スローガンは 「人は WHAT と WHY を、AI が HOW を」 です。

graph LR
  BI["ビジネス意図<br>(人間)"]
  BI --> I["Inception<br>構想"]
  I -->|Mob Elaboration| G1{"合意<br>チェックポイント"}
  G1 --> C["Construction<br>構築"]
  C -->|Mob Construction| G2{"承認<br>チェックポイント"}
  G2 --> O["Operations<br>運用"]
  O --> P["本番"]

どのフェーズも内側に、AIが生成して人間の承認を受ける共通ループを持ちます。

graph LR
  A["AIが計画を作る"] --> B["AIが確認を求める"]
  B --> C["人間が重要判断を下す"]
  C --> D["AIが計画を実装する"]
  D --> A
フェーズ 内容 特徴的な概念
Inception(構想) ビジネス意図を要件・ストーリー・ユニットへ変換する Mob Elaboration(全ロール同席でAIの問い・提案を検証)
Construction(構築) 論理アーキテクチャ・ドメインモデル・コード・テストを生成する Mob Construction(技術判断にチームがリアルタイムで指針を与える)
Operations(運用) IaC・デプロイ・監視を管理する 現状は placeholder で未成熟

AIDLC の新規性は「粒度」と「同期」にあります。

  • Bolt(ボルト): 従来の2〜4週のスプリントを、数時間〜1日以内の短く濃密なサイクルに置き換える時間箱
  • Mob(モブ): PM・開発者・QA・運用が同じ場でAI生成物をリアルタイム検証する集団レビュー。従来の逐次ハンドオフを排する

この2つで開発を圧縮するのが、生産性向上(AWS は10〜15倍と主張)の源泉とされます。ただしこの数値は提唱者の自己申告で、独立検証は確認できていません。

graph TD
  H["人間(意思決定主体)"] -->|WHAT / WHY| D["決定・承認・責任"]
  AI["AIエージェント(実行主体)"] -->|HOW| E["生成・実装・オーケストレーション"]
  D -.承認.-> E
  E -.提案.-> D

人間はアーキテクチャ判断・ビジネス整合・リスク評価・重要判断の承認を担い、AIはタスク分解・生成・テスト作成・リファクタリングを担います。「The agent proposes, the human approves(AIは提案し、人間は承認する)」を設計思想としています。

本プロジェクトは、この AIDLC をそのまま導入するのではなく、日本の組織で運用できる形に落とし込むことを目指します。AIDLC は理想像として明快ですが、日本企業のガバナンス(稟議・決裁権限規程・品質保証部門)とそのまま組み合わせると、複数の衝突が起きます。

その衝突を測るために、AIDLC が暗黙に置いている前提条件を明らかにする必要があります。これはフェーズ2の「理想モデルの前提条件一覧」(別途整理)で扱い、フェーズ3のギャップ分析の物差しにします。