AI-DLC Unicorn Gym で体験する実践的ワークショップ - チーム開発で AI-DLC を身につける

AI-DLC Unicorn Gym とは

AI-DLC Unicorn Gym は、AWS が主導する AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC) の実践型ワークショップです。参加者は部門横断のチームを編成し、3 日間にわたって実際のプロジェクトに AI-DLC 方法論を適用します。AI-DLC の理論を座学で学ぶのではなく、Kiro や Amazon Q Developer を使って実際にコードを書きながら、Inception・Construction・Operation の 3 フェーズを体験します。経験豊富なエンジニアから普段コードを書かないメンバーまで、経験レベルを問わず参加できる設計になっています。

3 日間の進め方

ワークショップは 3 日間で構成されます。初日は AI-DLC の基本概念と使用するツールの導入から始まり、チーム編成とプロジェクトの割り当てを行います。各チームは Inception フェーズとして、ビジネス要件を AI に入力し、Mob Elaboration でチーム全体が AI の提案する要件定義とユーザーストーリーを検証・修正します。2 日目は Construction フェーズに入り、AI が提案するアーキテクチャとコードを Mob Construction でチームが評価・承認しながら実装を進めます。ステアリングファイルや Project Rules を設定し、AI の出力品質を組織の基準に合わせる方法も実践します。3 日目は Operation フェーズとデプロイ、そして各チームの成果発表を行います。

オープンソースワークフローの活用

AI-DLC Unicorn Gym では、AWS がオープンソースで公開している AI-DLC ワークフロー (awslabs/aidlc-workflows) を活用します。このリポジトリには Amazon Q Developer の Rules と Kiro のステアリングファイルが含まれており、AI-DLC の 3 つの原則 (適応的なワークフロー選択、柔軟な深度調整、人間の監視の組み込み) を実装しています。プロジェクトの意図を自然言語で伝えるだけで、AI がコンテキストを評価し、適切なフェーズと深度を自動選択します。単純なバグ修正には軽量なワークフローを、新機能開発には詳細な要件定義と設計を含むワークフローを適用するといった適応的な動作を体験できます。

自社への展開と効果

ワークショップで得た知見は、自社の開発チームへの AI-DLC 導入に直接活用できます。ステアリングファイルのテンプレート、Mob Elaboration と Mob Construction の進行手順、チーム編成のベストプラクティスを持ち帰り、自社プロジェクトに適用します。AI-DLC の導入効果として、従来のスプリント (数週間) が Bolt (数時間から数日) に短縮され、開発速度が向上します。同時に、すべての意思決定に人間の承認が組み込まれているため、品質とガバナンスを維持できます。AWS アカウントチームに相談すれば、自社の要件に合わせたワークショップのカスタマイズも可能です。

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