AI-DLCとは
次に、AWSが提唱する新たな開発手法「AI-DLC（AI-Driven Development Lifecycle）」を紹介します。これは大規模で複雑なソフトウェア開発における「AIネイティブ」な開発論です。AIが自律的に開発する「AI-Managed」と、補助として使う「AI-Assisted」の中間に位置し、AIが計画・提案を行い、人間がそれを承認するという流れを最大の特徴としています。
AIからの提案を起点とすることで思考速度と開発スピードを向上させつつ、プロジェクトリポジトリに計画や設計成果物を保存することで、フェーズを跨いだ「コンテキストの維持」と「一貫性のある提案」を実現します。
AI-DLCでは、主に以下の3つのフェーズで構成されます。
- 開始（Inception）フェーズ：AIがプロジェクト背景を理解し、要件・タスク・スケジュールを提案。人間はそれらを検証・承認する。
- 構築（Construction）フェーズ：承認されたコンテキストに基づき、AIが論理アーキテクチャやコード、テストを提案。人間は提案内容のレビューと承認を担う。
- 運用（Operation）フェーズ：蓄積されたコンテキストを使用して、AIがIaC（Infrastructure as Code）による本番環境へのデプロイを実行する。
AI-DLCはあくまで原理原則であり、実践には多くのプラクティスが必要です。先行事例を拝見すると、AIに自社のプロダクトや文化を適切に理解させる「事前学習（プロジェクト固有情報の読み込み）」フェーズの重要性が極めて高いと感じています。また、プロジェクトリポジトリにどのような形式・粒度で成果物を保持すべきかといったノハウの蓄積も不可欠です。
AI-DLCは提唱されて間もない概念ですが、AIの実力を最大限に引き出す開発手法の一つとして、今後の発展とプラクティスの公開が期待されます。
まとめ
今回は、AWSがOSSとして提供している生成AIアプリケーションのサンプル実装であるGenUおよび、AWSが新たに提唱しているソフトウェア開発手法であるAI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）について紹介しました。どちらも生成AIを活用した新しい取り組みであり、今後の業務活用やソフトウェア開発において注目すべき内容です。ぜひ一度試してみてはいかがでしょうか。
