【図解】コレ1枚でわかるAI駆動開発と従来手法との違い
AI駆動型開発では、従来のシステム開発手法やシステムアーキテクチャを見直す必要があります。そのポイントと新たな要件を整理してみました。
AI駆動型開発における見直しポイント
要件定義の自動化と効率化
AIを活用した要件定義では、自然言語処理技術を用いてユーザーからのフィードバックや要求を迅速に反映し、ドキュメントやプロトタイプを自動生成します。これにより、非技術者も積極的に要件定義に参加できるようになります。
ソフトウェア設計とコーディングの自動化
AIは設計案の作成やコード生成を自動化し、エンジニアはレビューや最終調整に専念します。これにより、開発スピードが向上し、品質が統一されます。
テストの自動化
AIはテストケースの生成や実行を自動化し、エラー検出を効率的に行います。これにより、テストプロセスが迅速化され、ソフトウェアの信頼性が向上します。
リリースプロセスの自動化
クラウド環境へのデプロイやCI/CDパイプラインの構築もAIがサポートし、自動で行います。これにより、リリースタイムが短縮されます。
新たな要件への対応
データ管理とセキュリティ
AI駆動型開発では、大量のデータを扱うため、その管理とセキュリティ対策が重要です。データの整備や適切なアクセス制御が求められます。
非技術者とのコラボレーション
自然言語で要件を入力できるため、ビジネスユーザーやプロジェクトマネージャーも開発プロセスに参加できます。このため、異なる専門性を持つチームメンバー間での円滑なコミュニケーションが必要です。.
継続的なフィードバックと改善
AIはリアルタイムでフィードバックを反映できるため、継続的な改善が可能です。このため、開発サイクル全体でのフィードバックループの構築が求められます。
AIツールの選定と適用
適切なAIツール（例：GitHub Copilot, ChatGPTなど）の選定と、それらを効果的に活用するためのスキルが必要です。また、AIによるアウトプットを評価し、人間が介入すべき領域を明確にすることも重要です。
ここに示したことからも分かるように、AI駆動型開発には、新しい技術やプロセスへの理解と適応が不可欠です。つまり、既存のシステム開発の方法論の単純な「改善」にはなりません。コンテナやサーバーレス、マイクロサービスといった技術を前提に、アジャイル開発やDevOpsといったモダンな手法へと転換することで、その真価を存分に発揮できます。
これは、AI以前の話しであることを理解しておかなければなりません。まずは、この現実を直視し、必要な取り組みを始めるべきでしょう。昨日の記事で述べたように、SI事業者が、AI駆動開発を武器にしたのであれば、収益構造の転換を図り、事業内容や顧客との関係、契約など、事業や経営の根本を「AI駆動」前提で作り直す必要に迫れているのです。
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