AI-DLCワークフローがGitHubで公開！クイックスタートガイドを日本語で解説

こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。

以前公開したブログ「AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）についての社内勉強会の内容を公開します」では、AWSが提唱する新しいソフトウェア開発手法「AI-DLC」の概念と設計原則についてご紹介しました。

blog.serverworks.co.jp

その記事では「概念は理解できたけど、実際にどうやって始めればいいの？」という声もあったかと思います。

AI-DLCのワークフローがGitHubで公開されました。

これにより、これまでホワイトペーパーで示されていた概念を、実際のプロジェクトで試すことができるようになりました。本記事では、このワークフローのセットアップ方法を簡潔に解説します。

公開されたリポジトリについて

AI-DLCワークフローは、AWS Labsの公式リポジトリとして公開されています。

github.com

このリポジトリには、AI-DLCのワークフローを実装するためのルールファイル（ステアリングファイル）が含まれており、以下のプラットフォームで利用できます。

Amazon Q Developer IDE Plugin/Extension
Kiro CLI

クイックスタートガイド

前提条件

以下のいずれかのツールがインストールされている必要があります。

Step 1: リポジトリのクローン

まず、AI-DLCワークフローのリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/awslabs/aidlc-workflows.git

Step 2: プロジェクトフォルダの作成

新規プロジェクトの場合は、任意の名前でプロジェクトフォルダを作成します。

mkdir my-project

クローンしたaidlc-workflowsリポジトリと同じ親フォルダにプロジェクトを配置し、プロジェクトフォルダに移動します。

cd my-project

Step 3: ルールファイルのコピー

使用するプラットフォームに応じて、以下のいずれかの手順でルールファイルをコピーします。

Amazon Q Developer IDE Plugin/Extension を使用する場合

Amazon Q Rulesを使用してAI-DLCのワークフローを有効化します。

mkdir -p .amazonq/rules 
cp -R ../aidlc-workflows/aidlc-rules/aws-aidlc-rules .amazonq/rules/ 
cp -R ../aidlc-workflows/aidlc-rules/aws-aidlc-rule-details .amazonq/

ルールの読み込み確認方法

Amazon Q Chatウィンドウの右下にある「Rules」ボタンをクリック
表示されたリストに .amazonq/rules/aws-aidlc-rules があることを確認

※ルールが表示されない場合は、mkdirとcpコマンドを実行したディレクトリを確認してください。

Kiro CLI を使用する場合

Kiroのステアリングファイルを使用してAI-DLCのワークフローを有効化します。

mkdir -p .kiro/steering
cp -R ../aidlc-workflows/aidlc-rules/aws-aidlc-rules .kiro/steering/
cp -R ../aidlc-workflows/aidlc-rules/aws-aidlc-rule-details .kiro/

ルールの読み込み確認方法

Kiro CLIを起動: kiro-cli
コンテキスト内容を確認: /context show
.kiro/steering/aws-aidlc-rules のすべての「*.mdファイル」が表示されることを確認

AI-DLCの使い方

セットアップが完了したら、以下の手順でAI-DLC駆動の開発を開始できます。

開発の開始

チャットで 「Using AI-DLC, ...」 というフレーズから始めて、開発したいものを伝えます。

例：

Using AI-DLC, タスク管理アプリケーション用のREST APIを作成して

AI-DLCの自動ガイド

AI-DLCワークフローが自動的に有効化され、以下のステップで開発をガイドしてくれます。

構造化された質問に回答する - AIが必要な情報を収集するための質問をします
計画をレビューする - AIが生成した計画を確認し、監督と検証を行います
実行計画を確認する - どのステージが実行されるかを確認します
各ステージを承認する - 成果物をレビューし、各ステージを承認してコントロールを維持します

成果物の出力

すべての成果物は aidlc-docs/ ディレクトリに生成されます。

3フェーズの適応型ワークフロー

AI-DLCは、プロジェクトの複雑さに応じて適応する3つのフェーズで構成されています。

インセプションフェーズ（INCEPTION）

「何を」「なぜ」構築するかを決定

要件分析と検証
ユーザーストーリーの作成（必要に応じて）
アプリケーション設計と並列開発のための作業単位の作成
リスク評価と複雑さの評価

コンストラクションフェーズ（CONSTRUCTION）

「どのように」構築するかを決定

詳細なコンポーネント設計
コード生成と実装
ビルド構成とテスト戦略
品質保証と検証

オペレーションフェーズ（OPERATIONS）

デプロイと監視

デプロイ自動化とインフラストラクチャ
監視とオブザーバビリティのセットアップ
本番環境の準備状況の検証

前回のブログからの変化点

前回のブログでは、AI-DLCの概念とホワイトペーパーの内容を解説しました。今回の公開により、以下の点が変わりました。

項目	前回（概念）	今回（実践）
利用方法	プロンプトを手動で設定	ルールファイルをコピーするだけ
ワークフロー	ホワイトペーパーを参照しながら	自動的にガイド
対応ツール	汎用AIツール	Amazon Q Developer、Kiro CLI
導入コスト	高（理解と設定が必要）	低（クイックスタート可能）

おわりに

AI-DLCのワークフローがGitHubで公開されたことで、これまで概念として理解していた内容を、実際のプロジェクトで試すことができるようになりました。

とても簡単に試すことができるので、ぜひ皆さんも試してみてください。

次回は実際にアプリケーションを作成した手順について記事にする予定です。

AI-DLCワークフローがGitHubで公開！クイックスタートガイド