そこで本稿ではウォーターフォールやアジャイルなど従来型の開発手法をおさらいしたうえで現在のシステム生成AIプロダクトの問題点を考察し、AIを前提とした新たな開発手法を考えてみたいと思います。
ではAIを使った開発は中小規模のアプリケーション開発及びエディターのような補助的ツールにとどまり、メインストリームになることはないのでしょうか？
先述しましたがアプリケーション開発ツールが中小規模にとどまっているのは土台のないところに枝葉を加えていくことで全体の整合性を取れないことが原因です。
解決策はウォーターフォールのように土台を作ったうえで開発を進めていくことだと考えています。
ただし従来のウォーターフォールに回帰することでスピード感・柔軟性が失われては本末転倒です。生成AIによりさらに変化が激化するIT業界では致命的になるでしょう。
そこでAI時代の新開発手法として超高速軽量ウォーターフォールを提案したいと思います。
これは何かというと従来のウォーターフォールに必要なドキュメントをそのまま作成するのではなく、AIのインプットに必要なドキュメントをAIにより生成することでドキュメンテーション工数を軽量化し高速でウォータフォールを実行する開発手法です。
そもそもアジャイルがスピード感を持って開発できるのはドキュメンテーションをコミュニケーションで代替しているからであり、アジャイルでメンバーにクオリティが求められるのは空中戦になりやすいからです。 なのでアジャイルの方法論はアウトプット定義というよりもコミュニケーション定義及びプロセス定義にフォーカスされたものが多いです。
現状のLLMは良くも悪くも入力された情報を処理して出力する魔法の箱のようなものなので、入力情報が乏しいまたは人間間のコミュニケーションに特化されているアジャイルはむしろAI開発とは相性が悪いように感じています。
基本コンセプトは要件定義から運用までを高速で回すことで柔軟性を担保するという点でよく似ています。
異なる点はリリースポイントです。もちろんスパイラルのようにフェーズに区切って大きな単位でリリースするのもありですが、AIをフル活用する超高速軽量ウォーターフォールでは機能単位の実装が比較的早期に完了するので、機能ごとにリリースすることが可能です。
超高速軽量ウォーターフォールのプロセスは以下です。
(1) 企画・要求をもとに要件定義書を生成
(2) 生成されたアウトプットを人がチェックし修正
(3) 修正された要件定義書をもとに設計書を生成
(4) 生成されたアウトプットを人がチェックし修正
(5) 修正された設計書をもとにソースコードを生成
(6) 生成されたアウトプットを人がチェックし修正
(7) デプロイ