Agaileソフトウェア開発の原則

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AIがコーディング、テスト、トラブルシューティングを行う世界では、アジャイル宣言の背後にある原則が新しい形に進化する。この「アガイル宣言」は、AI支援時代のアジャイル開発を再構築するものである。

原則の比較

Original Agile Principle	Agaile Adaptation (AI-Powered Development)
私たちの最優先事項は、価値あるソフトウェアの早期かつ継続的なデリバリーを通じてお客様にご満足いただくことです。	私たちの最優先事項は、顧客満足であることに変わりはありませんが、AIが数週間ではなく数時間で完全なソリューションの反復を生成できるようになったことで、それが加速しています。フィードバック・ループは数週間から数日、あるいは数時間に短縮され、ますます洗練されたソリューションを真に継続的に提供することが可能になります。
開発後期であっても、変化する要求を歓迎する。アジャイル・プロセスは、顧客の競争優位のために変化を利用する。	AIは大幅な変更を最小限の遅れで実施できるため、どの段階でも要件の変更を受け入れることができる。かつては何週間も手直しが必要だったことが、今ではAIとの会話を通じて数分で達成できるようになり、適応はさらに大きな競争優位となる。
2、3週間から2、3ヶ月の間で、作業ソフトウェアを頻繁に納品する。	機能的なソリューションを毎日何度も提供AIの開発サイクルでは、アイデアを即座に実装し、デプロイ可能なコードを数週間ではなく、数分または数時間で生成することができます。
ビジネスパーソンと開発者は、プロジェクトを通じて日々協力し合わなければならない。	ビジネスパーソンがAIとのコラボレーションを通じて主要な開発者になる。ビジネスパーソン」と「開発者」の区別が曖昧になり、分野の専門家がAIに直接指示を出してビジョンを実現し、テクノロジーとリアルタイムで連携してソリューションを形作るようになる。
やる気のある個人を中心にプロジェクトを進める。彼らに必要な環境とサポートを与え、仕事をやり遂げることを信頼する。	権限を与えられたドメイン・エキスパートを中心にプロジェクトを構築する。彼らに強力なAIツール、効果的で迅速なエンジニアリング・トレーニング、AI実装を指示する権限を与える。AIを適切なソリューションに導くために、彼らのビジネス知識を信頼する。
開発チームに情報を伝える最も効率的で効果的な方法は、対面での会話である。	最も効率的な開発方法は、人間とAIが直接会話することである。要件、コンテキスト、フィードバックをAIシステムに明確に伝える能力が重要なスキルとなり、人間は実装の詳細よりもコミュニケーションの明確さに集中する。
実用的なソフトウエアは、進歩の主要な尺度である。	動作するソフトウェアが第一の尺度であることに変わりはないが、現在はAIと人間の会話の質がそれを補っている。進歩はコードが機能するかどうかだけでなく、AIがますます正確な実装を行うよう導くプロンプトや仕様が洗練されているかどうかで測られる。
アジャイルプロセスは持続可能な開発を促進する。スポンサー、開発者、ユーザーは、いつまでも一定のペースを維持できるはずである。	AIによる開発支援は、実装のボトルネックを取り除くことで、真に持続可能なペース配分を可能にする。AIが反復的なコーディング作業を処理するため、チームの燃え尽き症候群は減少し、人間は一貫した維持可能なペースで創造的な問題解決、改良、価値評価に集中できるようになります。
卓越した技術と優れたデザインへの継続的な配慮が俊敏性を高める。	迅速な品質とAIガイダンスへの継続的な注意が、成果を高める。今や技術的な卓越性とは、手作業によるコーディングの巧みさではなく、よく練られた要件とアーキテクチャのガイダンスを通じて、AIを最適な実装へと巧みに導くことを意味する。
シンプルさ--やらない仕事の量を最大化する技術--は不可欠だ。	シンプルさは新たな意味を持つ。AIが正しく実装できる最小限の実行可能な記述を明確にすることだ。人間が "行わない "作業は劇的に拡大し、AIが適切な細部を補うのに十分なガイダンスを提供することに芸術がある。
最高のアーキテクチャ、要件、設計は、自己組織化したチームから生まれる。	最高のソリューションは、AIと人間のコラボレーションから生まれます。チームは効果的なAIコラボレーション・パターンを中心に組織され、人間がクリティカル・シンキングと領域に関する専門知識を提供する一方で、AIはかつてないスピードで実装の可能性を探る。
一定期間ごとに、チームはより効果的になるにはどうすればよいかを考え、それに応じて行動を調整し、調整する。	チームは、AIとの対話パターン、プロンプトの有効性、および質の高い結果を定期的にレビューします。振り返りの焦点は、人間とAIの協働プロセスを改善し、成功したプロンプトを把握し、AIシステムを望ましい結果に導くチームの能力を高めることである。

アガイルの導入

AIを活用した開発へのシフトは、チーム構造、ツール、スキルに対する新たなアプローチを必要とする：

バイブ・コーディング・ファースト次のようなツールを使って、バイブ・コーディング・アプローチについてチームメンバー全員にトレーニングを行う。 Cursor開発プロジェクトを始める前に
プロンプト・エンジニアリングAIが効果的に実装できる方法で要件を明確に表現するための専門知識を身につける。
コーディングよりもドメイン知識：従来のプログラミング・スキルよりもビジネス理解を優先
ラピッド・レビュー・サイクルAIが作成した実装のレビューサイクルを毎日複数回実施する。
プロンプト・リブラリー一般的な開発パターンに対する効果的なプロンプトの組織的ライブラリを維持する。