「ウォーターフォールは死んでいなかった」——LLM時代に蘇る段階管理型開発「Waterfall 2.0」、後戻りが"数時間"で済む理由
各ステージの要点を補足する。 Visionでは、ステークホルダーのメモ書きをLLMに渡して構造化させる。ADR（Architecture Decision Records）はコンパクトで決定事項に集中したフォーマットであり、LLMとの相性が良く、高推論モードで2〜3サイクル（各15〜30分）繰り返してレビューする。プロトタイプについてStarikovは「プロトタイピングはほぼゼロコストになったため、必須フェーズになった」と述べている。コード＋テストのフェーズでは、テスト戦略として「ダイヤモンドモデル」を強く推奨している——ユニットテストは最小限（独自の価値がある箇所のみ）、インテグレーションテストに重点、E2Eテストはクリティカルパスのみ、という構成だ。 最大の差別化要因：「バブルソート的バックトラッキング」 従来のウォーターフォールで最大の問題だった「後戻りのコスト」が、Waterfal
AI コーディングエージェントのチーム展開に向けた段階的な環境整備の実践例 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AI コーディングエージェントのチーム展開に向けた段階的な環境整備の実践例 こんにちは、AWS ソリューションアーキテクトの秦です 現在、AI コーディングエージェントの活用が広がり、コーディングの生産性は大きく向上しています。 筆者がとある開発部門で、AI コーディングエージェントの導入を支援するプロジェクトに参加したところ、個人利用の段階では成果が出ていたものの、複数チームへの展開を始めたところでいくつかの課題に直面しました。 本記事では、そのチーム展開の際に直面した課題に対して私たちが実際に行ったアプローチと、そこから得られた学びを共有します。 なお、本記事は、特定のプロジェクトでの経験談であり、すべての組織にそのまま当てはまるとは考えていませんが、これから AI 駆動開発をチームに広げようとしている開発リーダーやアーキテクトの方の参考
「コーディングはボトルネックだったためしがない」 AI駆動開発の盲点と成果が出ない理由、Gartnerが明かす
AIにコーディングやテスト作業の一部を任せるだけにとどまらず、開発プロセス全般でAIを活用することを前提とした「AI駆動型」ソフトウェア開発への注目が高まっており、試験的に導入している企業も少なくない。 2026年6月に開催された「ガートナー アプリケーション・イノベーション ＆ ビジネス・ソリューション サミット」のセッションにおいて、Gartnerでバイス プレジデント アナリストを務めるヨアキム・ヘルシュマン氏は、AIネイティブなソフトウェア開発は、開発スピードを大幅に加速させ、アプリケーション構築を容易にして小規模な企業にも門戸を広げ、生産性向上に寄与すると述べた。 一方で、AIを開発に取り入れ始めたものの、期待した成果が得られなかったり、ハルシネーションやセキュリティ上のリスクを感じたりと、「思い描いていた理想像とはちょっと違うぞ」と感じているケースもあるのではないだろうか。一体
生産性の壁を超える！AWS「AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）」がもたらす開発のパラダイムリープ
AI-ManagedとAI-Assisted──2つのアプローチが直面する「生産性の壁」 AWSでクラウドネイティブなモダンアプリケーション開発の推進とAI-DLC導入支援を担う福井氏は、2005年から長年にわたりDevelopers Summitのコンテンツ委員を務めるなど、開発者コミュニティを牽引してきたベテランでもある。 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 福井 厚氏 AIが業界をかつてない速度で変えようとしているという感覚は、多くの開発者が共有している。しかし「どう備えればいいのかわからない」という声は根強く、市場に溢れるAIコーディングツールを試したものの思った通りに動かない、という経験も珍しくない。現状を裏付けるため福井氏が示したのは、AIコーディングエージェントを活用しても、速度向上はせいぜい10〜15%程度にとどまるという統計だ（ThoughtWorks調べ）。
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