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title: AI-DLCで開発現場の変革を加速してみた
tags:  #jaws-ug #aws #ai-dlc  
author: [Akifumi Niida](https://docswell.com/user/nid)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/DJY4D6M47M.jpg?width=480
description: JAWS-UG横浜 #101 AI-DLCキックオフ登壇資料
published: May 25, 26
canonical: https://docswell.com/s/nid/ZX242G-2026-05-25-201918
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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


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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
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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
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–
–
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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


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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
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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
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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
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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
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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
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AI-DLCを社内のルール・運用に 「乗せる」
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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 )
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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 )


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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)


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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


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