AI駆動開発とアジャイル開発は何が違う？相性と導入ポイントを解説

「AI駆動開発」と聞くと、「アジャイル開発の新しい呼び方ですか？」という質問をいただくことがあります。

結論から言えば、まったく別の概念です。

私たちアットマーク・ソリューションは、20年以上にわたり受託開発・ラボ型開発・SESなど、さまざまな開発スタイルでお客様のシステム開発を支援してきました。

その中で感じているのは、生成AIの登場は単に「開発を速くするツール」が増えたのではなく、開発という仕事そのものを再定義する変化だということです。

本記事では、AI駆動開発とアジャイル開発の違い、両者の関係性、そしてこれから企業がどのように導入を進めるべきかについて、私たちの考えをご紹介します。

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AI駆動開発は「開発手法」ではない

最初にお伝えしたいことがあります。

AI駆動開発は、

ウォーターフォールの次に来る新しい開発手法ではありません。

この点を誤解している情報が非常に多いと感じています。

AI駆動開発とは、

AIを前提として開発プロセス全体を設計する考え方です。

つまり、

• 要件定義
• 設計
• 実装
• テスト
• レビュー
• ドキュメント
• 保守運用

これらすべての工程でAIを活用することを前提に、人間の役割そのものを再設計します。

重要なのは、

「AIにコードを書かせること」

ではありません。

AIをチームメンバーとして扱い、人間は価値判断に集中すること

これがAI駆動開発の本質だと私たちは考えています。

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アジャイル開発は「価値を素早く届ける仕組み」

一方、アジャイル開発は開発の進め方です。

大きな特徴は、

• 小さく作る
• 早くリリースする
• フィードバックを得る
• 改善する

というサイクルを短期間で繰り返すことです。

つまり、「どう価値を届けるか」を考える開発プロセスです。

アジャイルはAIとは関係なく、成立する考え方です。

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AI駆動開発とアジャイル開発の違い

この2つを比較すると違いは非常に分かりやすくなります。

AI駆動開発	アジャイル開発
AIを前提に開発を行う考え方	ソフトウェア開発を進める方法論
人とAIの役割を設計する	チームの進め方を設計する
生産性を最大化する	顧客価値を最大化する
開発工程全体が対象	プロジェクト運営が対象

つまり、

AI駆動開発は

「どう作るか」

アジャイル開発は

「どう進めるか」

という違いがあります。

そのため、この2つは競合するものではありません。

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私たちが考える「AI駆動開発」の本質

世の中では、

• Claude Codeを使う
• Cursorを使う
• GitHub Copilotを導入する

これだけで、AI駆動開発と呼ばれることがあります。

しかし私たちは、その考え方には少し違和感があります。

それは、

AIツールを使っているだけでは、AI駆動開発ではないからです。

例えば、

従来の開発では

要件定義
↓
設計
↓
実装
↓
テスト
↓
リリース

という流れになります。

一方、AI駆動開発では

AIと要件を整理する
↓
AIが設計案を複数提案する
↓
AIが実装する
↓
AIがレビューする
↓
AIがテストを書く
↓
人が品質を判断する

という流れになります。

つまり、

AIを「便利なツール」として使うのではなく、開発プロセスそのものをAI前提で再構築する。

これがAI駆動開発です。

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AI駆動開発とアジャイル開発は相性が非常に良い

AI駆動開発はアジャイルを置き換えるものではありません。

むしろ、最も相性の良い組み合わせです。

アジャイルでは短期間で成果物を作る必要があります。

しかし、

• 実装
• テスト
• ドキュメント
• コードレビュー

など、多くの時間が開発以外の作業に使われています。

AIはこの部分を劇的に短縮します。

その結果、

今まで2週間で完成していた内容が1週間で終わることも珍しくありません。

すると、

浮いた時間で

• 顧客と話す
• 新しい価値を考える
• UXを改善する

という、本来エンジニアが時間を使うべき仕事へ集中できます。

AIによって「速く作れる」のではなく、「価値を考える時間を増やせる」ことが最大のメリットなのです。

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AI時代に変わるエンジニアの役割

これまでエンジニアは

「コードを書く人」

という側面が強くありました。

しかしAIが実装を担うようになると、求められる能力は変化します。

これから重要になるのは、

• 課題を発見する力
• お客様の業務を理解する力
• 良い要件を定義する力
• AIへ適切に指示する力
• AIの成果物を評価する力
• 品質を判断する力

です。

つまり、

「書く力」より「考える力」

が価値になります。

だからこそ私たちは、

「AIに仕事を奪われる」

のではなく、

「AIを使いこなせる人の価値が高まる」

と考えています。

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AI駆動開発を導入する企業が最初にやるべきこと

AI駆動開発は、いきなり全社導入する必要はありません。

まずは次の3つから始めることをおすすめします。

① AIを使うことを目的にしない

AIを導入する目的は、

「コードを書くこと」

ではありません。

開発速度と品質を両立することです。

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② プロセスを見直す

AIを導入しても、

従来の開発フローのままでは効果は限定的です。

どの工程をAIへ任せ、

どの判断を人が行うかを整理することが重要です。

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③ エンジニアの教育方針を変える

AI時代では、

プログラミングだけではなく

• 要件定義
• 設計
• プロンプト設計
• レビュー

といった能力の重要性がさらに高まります。

教育内容も、AI前提へ変えていく必要があります。

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AI駆動開発は「ツール導入」ではなく「人づくり」から始まる

AI駆動開発を成功させる企業に共通しているのは、高性能なAIツールを導入していることではありません。

AIを使いこなせる人材を育成していることです。

生成AIは導入するだけでは、成果につながりません。

業務に合わせて適切に活用し、AIへ指示を出し、成果物を評価できる人材がいて初めて、AIは企業の競争力になります。

アットマーク・ソリューションでは、実際の業務でAIを活用できる人材を育成するための実践型研修として、「AI業務変革ブートキャンプ」を提供しています。

単なるAIツールの使い方ではなく、

• AI時代の仕事の進め方
• 業務へのAI活用
• 自社業務への落とし込み

まで伴走しながら支援しています。

「まずはAIを使える社員を育てたい」という企業様は、ぜひサービスページをご覧ください。

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まとめ

AI駆動開発とアジャイル開発は、どちらかを選ぶものではありません。

アジャイル開発は「価値を素早く届けるための進め方」。

AI駆動開発は「AIを前提に開発プロセスそのものを再設計する考え方」。

私たちは、この2つを組み合わせることが、これからのソフトウェア開発のスタンダードになると考えています。

そして、AI時代に本当に重要なのは、「AIを導入したか」ではありません。

AIを前提に、人と組織の役割をどこまで変えられるか。

そこに、企業の競争力の差が生まれます。

アットマーク・ソリューションでは、20年以上にわたり培ってきたシステム開発の知見と、AI駆動開発の実践を組み合わせ、お客様の開発プロセスそのものを進化させるご支援を行っています。

「AIを使った開発」ではなく、「AIを前提とした開発組織」を目指したい企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。