AI駆動開発を現場でどう使う？「1を聞いて10作る」開発と意思決定｜クラウドエース

こんにちは、クラウドエースです。 AI駆動開発を、実際の開発現場でどう使いこなすのか。 クラウドエースでは、仮説をもとに複数の案を素早く作り、実際に見てもらいながら、本当に欲しい要件・仕様を探していく開発を実践しています。 そこで、弊社CTOの高野が、「1を聞いて10作る」という開発スタイルをはじめ、AI駆動開発を現場で進める際に重視しているポイントを解説します。 チーム開発で起こるコードの衝突やマージコスト、短期間に多くの判断を求められる意思決定者の負担、要件の発散、ソフトウェアDNAと実装のズレなど、実践するからこそ見えてくる課題と、その向き合い方を紹介します。 【目次】 0:00 ダイジェスト 1:28 オープニング 1:39 AI駆動開発で求められるエンジニア像 3:14 チーム開発の課題：コードの衝突とマージコスト 4:29 意思決定者の負担はどう変わる？ 7:22 クラウドエースの実践：「一を聞いて十作る」開発 9:51 意思決定を「選ぶ」に変える 12:44 AI駆動開発の失敗につながるサイン 16:17 ソフトウェアDNAと実装のズレを検知する 17:38 AI駆動開発の成否を分けるポイント 【動画の解説】 AI駆動開発の捉え方や進め方は、企業や人によってさまざまです。本動画では、クラウドエースの考え方と実践をもとに、AI駆動開発を現場でどう進めるかを紹介します。 仮説をもとに動くものを作り、フィードバックを受けながら、本当に欲しい要件・仕様を探していく。そのサイクルを短く回すためには、コードを書く工程だけでなく、チームの分担や意思決定の進め方まで設計する必要があります。 ■ 本動画のポイント エンジニアの役割とチームの分担： フィードバックのサイクルを短く回すために、フルスタックな対応がなぜ重要になるのかを解説。あわせて、コードの衝突を避けるためのチーム開発での分担の考え方を紹介します。 「1を聞いて10作る」開発： 要望をそのまま1つ作るのではなく、仮説をもとに複数案を作り、実際に見てもらいながら本当に欲しい要件・仕様を探していく開発スタイルを紹介します。 意思決定者の負担と支援： AI駆動開発では、短期間に多くの確認や判断が求められます。複数の選択肢から選んでもらうなど、意思決定しやすい進め方について解説します。 開発の失敗につながるサイン： 終盤でも大きな要件が変わり続ける、初期から細かな調整に時間をかけすぎる。こうした状態から、開発が適切に収束しているかを見極めるポイントを紹介します。 ソフトウェアDNAとドリフトへの対処： 要件・仕様・設計をまとめた「ソフトウェアDNA」と実装のズレ（ドリフト）を定期的に確認し、全体がちぐはぐになる「キメラ化」を防ぐ考え方を解説します。 AIによってコードを書くスピードが上がるなかで、開発の進め方や人の役割はどう変わるのか。クラウドエースがAI駆動開発の現場で実践している考え方を、ぜひご覧ください。 【関連リンク】 ▼AI駆動開発とは？コードを書くより難しい「仕様を決める」仕事｜クラウドエースCTOが解説    • AI駆動開発とは？クラウドエースが考える実践方法と重視するポイント   ▼AI駆動開発とは？メリット・注意点・クラウドエース流の実践5ステップなど徹底解説 https://cloud-ace.jp/column/detail527/ ▼AI駆動開発の伴走支援 https://cloud-ace.jp/service/aidd/ ▼AI駆動開発に関するご相談・お問い合わせはこちら https://cloud-ace.jp/general-contact/ 【ハッシュタグ】 #AI駆動開発 #生成AI #チーム開発 #クラウドエース