AI Agentの技術進歩より、開発のAI化も「AI支援」から「AI駆動」へと進化してきた。
特にClaude Codeの出現で、設計・開発・テストなどの開発全工程にAIの実用性は格段に向上した。
ですので、最近よく耳にする開発方法論をまとめてみた。
AI Assisted Development (AIAD)
概要：
人間がコードやアプリケーションの作成という主要な役割を担う AIアシスタントはオートコンプリート機能、チャットによるQ&A、コードの説明、ドキュメント自動作成、テストケース作成など
主要ツール： Github CoPilot
AI Driven Development (AIDD)
概要：
コード生成、バグ検出、ドキュメント作成といったタスクの大部分を自動化します。 AIがコードやアプリケーションの作成という主要な役割を担います。
主要ツール： Codex Claude Code
AI Orchestration
概要：
複数のAIモデル、ツール、またはエージェントを連携させ、複雑なワークフローにおいて効率的に動作させるプロセス。 AIDDにおけるAIオーケストレーションとは、開発パイプライン全体にわたって様々なAI搭載ツールとサービスを統合し、それらが調和して動作することでソフトウェア開発プロセスを自動化・最適化することを指す。
主要ツール： Devin Claude Code Plugin / Skills
AI-Driven Development Lifecycle(AI-DLC)
概要：
AIを中心的なコラボレーターとして位置づけ、ワークフロー・役割・反復プロセスを再設計し、意思決定の迅速化、タスク実行の円滑化、継続的な適応性を実現する 開発サイクルは数時間から数日単位へと短縮され、継続的かつリアルタイムな検証とフィードバックが求められる AIが人間との対話を主導・開始する。人間は承認者として重要な局面で選択・確認を行う。
主要ツール： Kiro
Spec-driven development(SDD)
概要：
仕様書は、コードがどのように動作するべきかを規定した契約であり、AIエージェントがコードを生成、テスト、検証する際に使用する信頼できる情報源となる 要件の曖昧性を排除し、設計判断の透明性を上げ、推測や予想外のミスが減り、コードの品質が向上 個人だけではなく、開発チーム全体の生産性向上に寄与
主要ツール：
github/spec-kit 0→1の設計者
Fission-AI/OpenSpec 既存プロジェクトの変更管理に焦点を当てる
Breakthrough Method for Agile AI-Driven Development(BMAD)
概要：
エージェントによるプランニング：
専任エージェント（アナリスト、プロジェクトマネージャー、アーキテクト）が詳細かつ一貫性のあるPRD（設計仕様書）とアーキテクチャドキュメントを作成
コンテキストエンジニアリング開発：
スクラムマスターエージェントは、これらの詳細な計画を、開発エージェントが必要とするすべてのもの (完全なコンテキスト、実装の詳細、ストーリーファイルに直接埋め込まれたアーキテクチャガイダンス) を含む非常に詳細な開発ストーリーに変換
主要ツール： BMAD-METHOD
参考のために、この３年間の技術の流れも記載しておきます。
| フェーズ | 時期 | 代表的なモデル及び製品 | AI-Devへの影響 | |
|---|---|---|---|---|
| LLM活用初期 | 2023年 |
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| RAG成熟期 | 2024年 |
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推論モデル成熟期 AI-Dev Agentの出現 |
2025年 |
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| AI駆動開発の成熟期？ | 2026年 |
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