AI駆動開発をさらに推進するカギは「AI-DLC」と「Harness engineering」
田中氏は、成功事例として、弁護士のための事件記録管理ツール「弁護革命」の開発について紹介した。
「弁護革命」は、もともとは弁護士によって開発されたプロダクトで、書類管理の煩雑さを解決するためのものだ。個人開発なので実装作業が開発のボトルネックとなっていたが、ドメイン知識の特殊性からエンジニアの増員も難しい状況だったという。
そこで昨年初めから、AIツールを実質的に予算無制限で自由に活用できるようにした。その結果、ドメインエキスパート、プロダクトオーナー、エンジニアの役割を1人で兼ねる強みが最大限に発揮され、圧倒的なスピードで開発が進むようになった。
「AI導入によって、何を作るべきかを即座に判断し、すぐに実装に進めるスピード感を実現できたのは、とても有意義でした。しかし個人で実現できたスピード感を、どのようにチーム開発に展開していくかは大きな課題です」（田中氏）
実際、全体を俯瞰すると、さまざまな課題が生じていると田中氏は続ける。利用状況データによれば、AI活用の個人差は大きく、ヘビーユーザーとそうでないメンバーの間に大きな差が生じていた。また、チーム内でノウハウの共有が活発な一方で、チームを横断したナレッジの展開は不十分で、チーム間でもAI活用の格差が生じていた。そこで同社は、ノウハウの共有と外部知見の取り込みに取り組んでいる。
まず、従来の社内勉強会ではAIツールに特化した回を設け、積極的にナレッジを共有する場作りを行った。また、開発におけるAI活用の有識者として和田卓人氏を社内に招待して講演を開き、AWSのAI-DLCプログラムのワークショップも実施して、外部の先進的な知見を積極的に取り入れている。
チームにおけるAI駆動開発をさらに進化させるために、田中氏が注目している概念が2つある。ひとつは、AWSの提唱するAI-DLC（AI-Driven Development Lifecycle）だ。開発の各ステップで中間成果物をAIに生成させ、人間がレビューしながら進める開発スタイルである。もうひとつは、OpenAIの記事も話題となった「Harness Engineering」だ。これは「Humans steer. Agents execute.（人間が操縦し、エージェントが実行する）」のコンセプトのもと、AIにかなりの裁量を与えてコードを書かせ、人間のレビュー比重を大幅に減らしていくというものだ。
田中氏は、AIの裁量は今後も大幅に拡大するだろうという見通しを示したうえで、実際の開発プロセスに適用するためには、さまざまなハードルを超えなければならないと指摘した。具体的には、暗黙知を言語化し、AIに与える規約とコンテキストを明確にすること。開発全体をAI前提のプロセスに再構築していくこと。これらを、エンジニアだけでなくプロジェクトマネージャーなども含めチーム全体で協力して行っていくことだ。
「レビューを随所に入れながら、 運転席をAIに譲るという感覚で、開発プロセスを回していくことが大事だと思っています」（田中氏）
