AI-DLCとは？AWSが提唱するAI駆動開発ライフサイクルの考え方をわかりやすく解説
AIに「このアプリを作って」と大まかな指示を出すだけで、コードを一気に作らせる。こうした進め方は最近よく見られますが、動くコードはできても、設計が粗かったり、テストが足りなかったり、あとから見直すと手直しが必要になったりすることが少なくありません。
AWSは、この課題に対して「AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle、AI駆動開発ライフサイクル）」という開発の進め方を提唱しています。この記事では、AI-DLCがどのような考え方の手法なのか、何を解決しようとしているのか、そして組織で活用する場合にどのような選択肢があるのかを解説します。
AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）とは
AI駆動開発ライフサイクルの定義
AI-DLCはAWSが提唱する「AIが計画を立てて作業を進め、人間がその内容を確認しながら意思決定していく」開発の進め方です。
考え方の中心は次の2点です。
- AIが定型的な作業を進め、人間が監督する: AIが作業の計画を立てて実行しますが、重要な判断が必要な場面では、人間に確認を求めます。
- 人間はリアルタイムの問題解決や意思決定に集中する: 定型的な作業をAIに任せることで、人間は、その場で必要な判断や、チームでの話し合いが必要な場面に力を使えるようになります。
AI-DLCは、普段使っているAIコーディングツールの上で、簡単な呼びかけから始められるように設計されています。難しい準備をしなくても、思いついたことをAIに伝えるところから進め方が始まる点も特徴です。
なぜ生まれたのか ー 「Vibe Coding」の品質のばらつきという課題
AIに大まかな指示だけを出して実装を進める方法は、「Vibe Coding」と呼ばれることがあります。この進め方では、次のような問題が起きやすくなります。
- 設計の検討が浅いまま実装が進んでしまう
- テストが十分に用意されないまま完成扱いになってしまう
- 人が確認する工程が形だけになり、抜けや誤りに気づきにくくなる
AI-DLCは、こうした状況の背景にある課題を、次の3点に整理しています。
- 手順が画一的になりがち: 小さな修正であっても、新しく何かを作るときと同じ重い手順を求めてしまう
- 作業の重さを調整しにくい: ちょっとした修正でも、本格的な設計作業と同じレベルの検討を要求してしまう
- 人間の確認が薄れがち: 自動化が進むほど、「AIに任せておけば大丈夫」という受け身の姿勢になりやすく、確認の質が下がってしまう
AI-DLCは、これらの課題に対して、進め方の重さを状況に合わせて調整できるようにし、各段階で人間が確認しながら進める仕組みを用意することで応えようとしています。
従来の開発手法との違い
従来の開発手法（SDLCなど）の考え方
ソフトウェア開発の世界には従来から、「SDLC（システム開発を、いくつかの工程に分けて順番に進める、代表的な開発の進め方）」という考え方があります。工程の分け方や進め方には、最初から最後まで順番に進める「ウォーターフォール型」、短い期間で区切りながら少しずつ進める「アジャイル型」など、いくつかのバリエーションがあります。
どのやり方にも共通しているのは、要件定義・設計・実装・テスト・レビューといった工程を、基本的に人間が計画し、人間が実行するという点です。AIコーディングツールを使う場合であっても、従来の進め方では、各工程を進めるかどうかの判断や実際の作業は、人間が担うことが前提になっています。
従来の開発手法との違いのポイント
AI-DLCと従来の開発手法を比べると、次のような違いがあります。
- 誰が作業を進めるか: 従来の手法は人間が各工程を実行するのに対し、AI-DLCはAIが作業を進め、人間はその内容を確認する
- 工程の重さを変えられるか: 従来のSDLCは工程の進め方が比較的決まっているのに対し、AI-DLCは作業の重さや検討の深さを、状況に応じて調整できる
- 判断の記録の残り方: AI-DLCでは、どのような判断がされたかという経緯が、仕組みの一部として自然に記録される
つまり、従来の開発手法が「人間が計画し、人間が実行する」ことを前提にしているのに対し、AI-DLCは「AIが実行し、人間が確認する」という前提に切り替えている点が、最も大きな違いです。
従来の開発手法から引き継がれているもの
一方で、AI-DLCがすべてを新しく作り直したわけではありません。要件定義から設計、実装、テスト、レビューへと進む工程の骨格自体は、従来のSDLCの考え方をそのまま引き継いでいます。
AI-DLCは、既存の開発の型を土台にしながら、そこに「AIが作業を進め、人間が確認する」という運用の仕方を組み合わせたものだと捉えると分かりやすいでしょう。まったく別の新しい概念というよりも、従来の開発の型に、AIとの関わり方の新しいルールを加えたものという理解が近いといえます。
AI-DLCの仕組み（フェーズ・進み方・体制）
フェーズの全体像
AI-DLCでは、開発の流れをいくつかの段階（フェーズ）に分けて進めます。おおまかには、次のような流れです。
- やりたいことを整理する段階
- 要件や設計を固める段階
- 実際に作り、確認する段階
- 実際の環境で動かし、運用していく段階
各段階の境目には、「次の段階に進んでよいか」を確認するポイントが用意されています。段階を一つ終えるごとに、その内容が十分かどうかを確認してから、次に進む仕組みです。
人間の承認が挟まる仕組み
AI-DLCの進め方では、AIが計画や提案を作り、各段階の終わりに人間が内容を確認し、承認してから次の段階に進みます。人間が一切確認しないまま、AIが最初から最後まで一気に進めてしまうことはありません。
また、どのような判断がされたか、どのような経緯で進んだかは記録として残ります。あとから「なぜこう決めたのか」を振り返りたいときに、その記録をたどれるようになっている点も特徴です。
体制の考え方（担当する役割）
AI-DLCでは、細かく専門を分けた役割を数多く用意するのではなく、幅広い作業を担当できる役割を少人数配置する考え方を採用しています。
これは、3〜5人程度の少人数チームが、機能全体を幅広いスキルでカバーしながら開発を進める、実際の開発チームの動き方に近いイメージです。細かく分業しすぎると、担当が変わるたびに情報の受け渡しが発生し、かえって効率が落ちてしまうことがあります。AI-DLCは、そうした受け渡しの手間を減らす方向を目指しています。
なお、実際に用意されている役割の数や、開発の各段階の数は、AI-DLCの更新にともなって変わることがあります。正確な最新の数字を知りたい場合は、AWSの公式ドキュメントを確認することをおすすめします。
AI-DLCとKiro・Claude Codeなどのツールの関係
対応しているツール
AI-DLCは、特定の1つのツールでしか使えない仕組みではなく、複数の主要なAIコーディングツール上で使えるように設計されています。たとえば、AWSが提供する「Kiro」や、Anthropicが提供する「Claude Code」といったツールが例として挙げられます。
どのツールを使うかによって、準備の手順や画面の見え方が多少異なる場合があります。実際に使う際は、利用するツールに応じた案内を確認するとよいでしょう。
Kiroの「Steering」機能との関係
AWSが提供するAIコーディングツール「Kiro」には、AIの動作をあらかじめ決めたルールに沿わせる「Steering」という機能が標準で用意されています。この機能は、AI-DLCが目指している「確認しながら進める」という考え方を、製品の機能として取り入れたものです。
すでにKiroを使って開発している方は、意識していなくても、AI-DLCに近い考え方をすでに実践していることになります。
AI-DLCを使うには
導入の大まかなイメージ
AI-DLCを使い始める際は、進め方のルールをまとめた資料を、開発しているプロジェクトに用意するという流れになります。細かい設定方法やファイルの配置場所といった技術的な手順は、この記事では扱いません。まずは「ルールに沿って進めるための資料を準備する」という大枠のイメージを持っていただければ十分です。
また、プロジェクトの規模や作業内容に応じて、どこまで厳密に進めるかを調整できる点も特徴です。小さな修正であれば簡易に、大きな新規開発であれば丁寧に、というように、状況に合わせた使い方ができます。
個人・チームで試す場合に出てくるハードル
個人やチームの単位でAI-DLCを試す場合、次のようなハードルに直面することがあります。
- 使っているツールによって準備の手順が異なり、ツールの更新に合わせて対応し続ける必要がある
- 最初から厳密に運用しようとすると、確認作業が増えたと感じられ、定着しにくくなる
こうした点を踏まえると、まずは小さな範囲で試し、慣れてきたら扱う範囲を広げていく進め方が向いています。
組織の標準として定着させる場合の選択肢
個人やチームの単位で試すことと、組織全体の標準として定着させることの間には、ギャップがあります。組織全体で定着させるには、開発の進め方そのものの見直し、現場への浸透支援、そして運用しながらの継続的な改善が必要になることが多く、一部の担当者だけの取り組みでは広がりにくいのが実情です。
サーバーワークスでは、こうした課題に対応する「AI駆動開発伴走支援サービス」を提供しています。このサービスでは、要件定義や設計といった開発の各工程にAIを組み込むところから、現場への定着、そして継続的な改善までを一貫して支援しています。
導入する際の注意点
既存の開発プロセス・チーム文化との擦り合わせ
AI-DLCは、各段階で人間の確認を挟む進め方です。これまで確認の手順を挟まず素早く実装を進めていたチームにとっては、工程が増えたと感じられる場合があります。導入前に、どの段階で人間の確認を必須にするかをチーム内であらかじめ話し合っておくと、定着しやすくなります。
対応ツールやバージョンによる差異
AI-DLCは、対応するツールや詳しい仕組みが継続的に更新されています。そのため、業務で使い続けることを前提にする場合は、動作を確認済みの時点の内容に固定して運用するという考え方も重要です。 （本記事内では執筆時点の情報を記載しています。）
小規模な変更にも重厚な手順を強制しない
AI-DLCは、進め方の厳密さを調整できる設計になっています。ただし、この調整をせずにそのまま使ってしまうと、ちょっとした修正にまで、本格的な検討と同じ重い手順を求めてしまうことがあります。作業の規模に応じて、どこまで厳密に進めるかを見直すことが、無理なく使い続けるためのポイントです。
よくある質問（FAQ）
AI-DLCとAWS Deep Learning Containersは違うものですか？
はい、まったく別のものです。AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）は開発の進め方に関する手法で、Deep Learning Containersは機械学習を動かすための実行環境です。
AI-DLCはどのAIコーディングツールで使えますか？
記事執筆時点では、KiroやClaude Codeなど、複数の主要なAIコーディングツールに対応しています。対応状況は更新されるため、利用前に最新の情報をご確認ください。
既存プロジェクトに後から導入できますか？
可能です。進め方のルールをまとめた資料をプロジェクトに用意するだけで導入できる設計になっています。
商用利用や社内標準化に向いていますか？
AI-DLCは無料で公開されている手法であり、商用のプロジェクトでの利用を妨げるものではありません。ただし、社内の標準として定着させる場合は、チームの開発文化に合わせて進め方の厳密さを調整したうえで導入することをおすすめします。組織全体への定着まで見据える場合は、専門家による伴走支援を活用する方法もあります。
まとめ
AI-DLCは、AIに開発の作業を任せながらも、重要な判断は人間が担うことで、確認の質を保ちながら開発を進めるための手法です。「AIに任せきりにすると品質が安定しない」という課題に対して、各段階で人間が確認する仕組みを用意することで応えています。
個人やチームで試してみることに加えて、組織全体の標準として定着させることまで見据えている場合は、サーバーワークスの「AI駆動開発伴走支援サービス」のご利用をぜひご検討ください。
