AI-DLCで開発現場の変革を加速してみた

AI-DLCを社内開発プロセスに適用する場合の気づきの共有 AI-DLCで開発現場の変革を加速してみた JAWS-UG横浜 #101 - AI-DLC支部キックオフ[共催] 2026.5.25 新居田 晃史 J BCC株式会社 T ec hni ca l E xpe rt

自己紹介 • 新居田 晃史（にいだ あきふみ） • 所属 – JBCC株式会社 カスタマーイノベーションラボ - Technical Expert • 日本最速ITエンジニア – • 2010-2020 （※週刊BCN編集部調べ） フルマラソン 2:29:56 X @nid777 Facebook Akifumi Niida コミュニティ活動 – AIコーディング道場一期生 – – – – – – JAWS DAYS 2025 実行委員長 AWS Samurai 2024 JAWS-UG 横浜支部 AWS Community Builder （Container） Cloudflare Meetup ChatGPT Meetup Tokyo 2

AI-DLC を試して終わりにせず、 「社内の開発プロセス」をアップデートしたい 2/9

壁 # 1 I n c ep t io n の 質 問 を そ の ま ま お 客 様 に 出 せ な い 壁：Incepti onの粒度 解 ■ AI出力は技術質問も含み 情報量が多い ■ AIで 仮解答 を作成 ■ 意思決定者はミーティング中に レビューしきれない ■ メンバー内で 事前レビュー / 整理 ■ 持ち帰り検討 も多く / 整理した内容で判断したい ■ 意思決定者には 絞った内容 で届ける 意思決定者への提示 決 Before After 情報過多で判断が止まる 整理して届ける / 持ち帰り検討にも対応 3/9

壁 # 1 In c e pt i o n の質 問をそ のまま お客様 に出 せない 詳細 レビュースキル で AIに 仮解答 を作らせる ヒアリング シート お客様とのセッション 1H この出力を メンバー内でレビュー → 整理して意思決定者へ / 持ち帰り検討にも対応 4/9

壁 #2 ステージ 間で矛盾が出ても 止まらない 壁：ステージ間の矛盾 解 ■ リバースエンジニアリング :「検索専用テーブルあ り」と発見 ■ ステージ境界に 横断レビュー を置く ■ 要件分析 :「新機能では使わない方針」と判断 ■ 承認ゲートで 矛盾を止める ■ アプリケーション設計 : 前段の発見を引いて 接続し かける ■ 矛盾あれば 前段に戻す 矛盾検知 決 Before After 後段で壊れて初めて気づく 境界で止めて前段に戻す 5/9

壁 #2 ステージ 間で矛盾が出ても 止まらない 詳細 レビュースキル で ステージ間矛盾 を止める … 承認ゲートで 前段の発見と整合チェック → 矛盾あれば前段に戻す 6/9

AI-DLCを社内のルール・運用に 「乗せる」 7/9

E xt en si on で「 既存 開発 プロセ スのチ ェック 」を 承認ゲ ート にす る AI-DLC 本来の承認ゲート Continue / Request Changes 意思決定者がその場で判断できる前提 / AI出力は情報量が多くレビュ ーしきれない 今までの開発プロセス に合わせたチェック 仮解答レビュー 壁 #1 横断レビュー 壁 #2 整理して意思決定者へ届ける / 持ち帰り検討にも対応 E x t e n s i o n が、右の社内チェックを 承認ゲートに乗せる ↓ Exten sion設定 後の フロ ー リバース エンジニアリング → 承認 + 仮解答レビュー → 要件分析 → 承認 + 横断レビュー → ⋯ → 壁 #1 アプリケーション 設計 壁 #2 ※ ⋯ 部分: INCEPTION PHASE には他に Workspace Detection / User Stories / Workflow Planning / Units Generation 等のステージあり ( 各ス テージ後にも承認ゲート ) 8/9

補 足: SKILL と E xt e nsi on の 違い ／E xt e nsi on を 選ん だ理 由 • SKILL と Extension の違い • SKILL: AI に「何をどう実行するか」という作業手順や必要な知識を追加 する仕組み • Extension: 既存の AI-DLC プロセスの流れは変えず、ルールや制約を重 ねてプロセスを補正・制御する仕組み • 実作業は SKILL 等に委譲できるため、両者は相反せず 役割分担の関係 • 例: Extension で対象ステップ後の横断レビューを必須化し、実際のレ ビュー処理は Multi Review スキルで実施 • 今回 Extension を使った理由 • AI-DLC のプロセスに 既存開発のナレッジ（業務フロー等）や「内部 Inception → 仮回答」といった進め方を重ね、プロセスそのものを社内標 準に適合させたかったため ) 仕様 ref. awslabs/aidlc-workflows — core-workflow.md ( Wait for Explicit Approval の ref. awslabs/aidlc-workflows — core-workflow.md ( Wait for Explicit Approval の仕様 )

• https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/blob/main/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md

参 考 ： E x te n s io n の 詳 細 multi-review.md … multi-review.opt-in.md Question: 各AI-DLCフェーズ完了時に multi-review スキルによる多観点レビューゲートを必須化しますか？ (yes/no)

まとめ やりたいことは、自社の開発プロセスを高速化すること AI-DLCのプロセスを自社の経験と融合させるために やったことをお伝えしました ご清聴ありがとうございました 9/9

最後に Generative Agentsさんの研修が実践的で素晴らしかった！