なぜ、ループエンジニアリングの普及がウォーターフォール開発を復活させるのか？
はじめに 生成AIによるソフトウェア開発は、当初、自然言語で作りたいものを伝えれば、AIがコードを書いてくれる方向へ進むと考えられていました。厳密な仕様書や詳細な計画を先に作らず、生成された画面や動作を見ながら、その場で指示を追加していく開発です。しかし、AIコーディングエージェントを本格的な開発へ投入すると、事情が変わります。AIが実装、試験、修正を自律的に繰り返すループエンジニアリングでは、AIへ仕事を渡す前に、目的、作業範囲、設計方針、検証方法、完了条件、停止条件を明確にしなければなりません。 ループエンジニアリングという言葉は、2026年6月ごろから広く使われ始めました。AIへ一回ずつ指示を出す技能から、AIが継続的に作業できる仕組みを設計する技能へ、開発の重点が移り始めたことを表しています。名称には「ループ」とありますが、開発はアジャイルには進みません。AIの内部では高速な試行錯
なぜ、ソフトウェア業界はハードウェア業界と違って量産による品質向上がまるで働かないのか？
はじめに ソフトウェア産業は、見かけ上ハードウェア産業と似た構造を持つように見えます。どちらも工学的な手法を用い、製品を量産し、利用者に提供するという点では共通しています。しかし本質的にはまったく異なる原理で動いており、ハードウェアの世界で成功してきた「マスプロダクションの原理」は、ソフトウェア業界ではほとんど機能しません。なぜなら、ソフトウェアは「作る」ことが生産ではなく、「複製」そのものが供給行為になるからです。つまり、ソフトウェアには「製造」という工程が存在せず、工業社会が築いてきた品質向上のメカニズムが入り込む余地がありません。本稿では、量産という原理が持つ意味を整理し、ソフトウェアにおいてそれがなぜ働かないのかを論理的に明らかにします。 ハードウェア産業におけるマスプロダクションの構造 ハードウェアの品質は、統計的工程管理によって支えられています。つまり、同じ製品を大量に作ること
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