AI-DLCとは
AI Development Life Cycle / AI駆動開発ライフサイクル
AIエージェントを開発ライフサイクル全体(要件定義・設計・実装・テスト)に組み込む開発プロセス手法
ひとことで言うと
要件定義から実装・テストまで、開発の各工程にAIを組み込んで進める開発手法。
概要
AI-DLC(AI Development Life Cycle)は、AWSが提唱する開発プロセスの枠組みで、要件定義・設計・実装・テストといったソフトウェア開発ライフサイクルの各工程に生成AIエージェントを組み込み、人間とAIが協調しながら開発を進める手法。 従来のアジャイル開発が数週間単位のスプリントで進むのに対し、AI-DLCは人間が意思決定を行うチェックポイントを挟みつつ、AIエージェントが実装やテストの反復を高速に回すことで、開発サイクル全体の期間短縮を狙う。
背景
コーディングエージェントの実用化が進む中、個々のコード生成にとどまらず要件定義やレビューを含む開発プロセス全体をAIとの協調作業として再設計する動きから生まれた概念。
歴史
2025年: AWSが「AI-DLC」を発表し、要件定義からテストまでの開発ライフサイクル全体に生成AIエージェントを組み込む手法として提唱。
利点
- 要件定義からテストまでの工程を横断してAIを活用でき、開発サイクル全体の短縮が期待できる
- 人間の意思決定ポイントを残しつつ反復作業をAIに委ねられる
欠点
- 組織のプロセスやツールチェーン全体の見直しを伴うため導入コストが高い
- 確立された標準ではなく、提唱するベンダーにより定義や範囲が異なる
比較
- 仕様駆動開発 — 仕様駆動開発が要件・仕様の記述に焦点を当てるのに対し、AI-DLCは開発ライフサイクル全体の進め方を再設計する、より広い枠組み