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開発AIエージェント【第1回】開発体制「なぜアジャイルが必須なのか？──反復プロトタイプで最新技術を取り込み、現場を巻き込む」

ジュリオ株式会社

はじめに

先日、ある営業担当からこんな声を聞きました。
「また新しいAIフレームワークが出たみたいだけど、半年後には別のが流行ってるんじゃないかって思うと、立ち止まっちゃいます…」
まさにここ数年の生成AIは、技術の移り変わりがものすごいスピードですよね。1年かけて開発したはずが、リリース時にはもう“時代遅れ”になってしまうなんてこと、実際に起こりがちです。
そこで注目されるのがアジャイル開発。短いスプリントでプロトタイプを反復しつつ、最新技術と現場の声を速やかに取り込む――この進め方が、AIエージェント開発ではとくに有効です。今回の第1回記事では、なぜアジャイルでないと厳しいのか、そして**「反復継続的プロトタイプ」**が必要な理由を中心にお話しします。


1. ウォーターフォールでは間に合わない理由

1-1. 技術の進化が速すぎる

**大規模言語モデル（LLM）**をはじめとするAI技術は、数か月単位でバージョンが更新され、性能や機能が飛躍的に変化します。半年～1年スパンのウォーターフォール開発を進めてしまうと、**完成時点で「古くなっている」**というリスクが極めて高いのです。

1-2. 「枯れていない技術」を使う現実

AIエージェントに使われる技術は、まだまだ成熟度が低く、日々バージョンアップや仕様変更が繰り返されます。ウォーターフォールのように設計をガチッと固めると、**“途中で技術が変わって追従できない”**という状況に陥りがち。設計段階で想定していたフレームワークが、リリース時にはサポート終了…なんて可能性も否定できません。


2. なぜアジャイルが有効なのか

2-1. 反復継続的プロトタイプで早期フィードバック

アジャイルの最大の特徴は、2～4週間ほどの短いスプリントで、**“小さく作っては試す”**を繰り返すこと。

  1. AIモデルを試し

  2. 出力を確認

  3. 次スプリントで改善
    技術アップデートが来たら、「次のサイクルで取り込もう」と速やかに計画を修正。これが激変するAI技術に追随するための鉄則なのです。

2-2. 最新技術のキャッチアップが組み込みやすい

ウォーターフォールで要件凍結すると、新たなモデルやフレームワークが登場しても簡単に取り入れられません。
アジャイルなら、「次スプリントでちょっとPoCしてみよう」と気軽に実験できるため、後れをとらずに先端技術を適用しやすいのが強みです。



3. 現場を巻き込む重要性

3-1. AIエージェントに必要な“業務知識”

AIエージェントを業務に導入する際、現場特有の課題や暗黙知を取り込まないと、机上の空論になりがち。アジャイル体制なら、**プロトタイプを現場に見せる→その場で「ここは違う」「もっとこうして」**と意見をもらう→すぐ反映というサイクルを回せます。

3-2. 早期フィードバックが設計を左右

AIのハルシネーション（でたらめ回答）は、最終段階まで待っていると気付くのが遅くなりがち。ウォーターフォールだとリリース直前までユーザーが触れないので、**「あれ？思ってた精度と違う！」**とギリギリで気付くリスクが高い。反復的にテストすることで、誤りや不整合を早期に発見しやすくなり、結果的に質の高いAIエージェントが作れます。



4. 内製or外注？ 体制づくりの大枠を考える

4-1. 内製のメリット・デメリット

  • メリット: 自社業務への深い理解と、仕様のすり合わせがスムーズ。ノウハウが社内にたまりやすい

  • デメリット: AI人材の採用が大変。技術進化に合わせて専門部署レベルの継続体制が要る

4-2. 外注のメリット・デメリット

  • メリット: AIに強いベンダーがアジャイルで開発→短期リリースやベストプラクティスの活用が期待できる

  • デメリット: 仕様変更や追加要望に対する調整コストが発生。ノウハウが社内に蓄積されにくい

いずれも、アジャイル前提で進めることが重要。ウォーターフォール型で外注すると「納品時には技術トレンドが変わっていた…」という事態を招きかねません。



5. まとめ：AIエージェントの開発体制はアジャイルが鉄則

  1. ウォーターフォールのリスク

    • 急激な技術進化や枯れていない技術を扱うため、完成時に古くなる恐れ

  2. アジャイルの有効性

    • 短いスプリントでプロトタイプを反復し、最新技術や現場フィードバックを素早く組み込む

  3. 内製or外注

    • どちらを選択しても、アジャイル前提でないと成果が出しにくい

    • 内製はコスト＆専門人材確保が大変、外注はノウハウ蓄積が課題

次回の第2回は**「AIエージェントチーム編」**として、具体的な専門家の役割や、内製・外注の使い分けについてより詳しく見ていきます。アジャイル体制を実現するために、どうチームを組むのがベストか――そんなリアルな部分を掘り下げます。お楽しみに！



個別相談会 & 採用情報のご案内

● ジュリオ社 個別相談会（Zoom）

  • URL: https://meet-gpt.youcanbook.me/
    「AIエージェント開発をアジャイルで進めたい」「ウォーターフォールじゃ不安だけど、どう構築すれば？」などの疑問があれば、ぜひジュリオ社の個別相談会をご利用ください。豊富な導入実績をもとに、アジャイル体制でのプロジェクト推進や内製・外注の最適バランスをアドバイスいたします。

● ジュリオ社 採用情報

  • URL: https://www.jurio.jp/
    ジュリオ社では、アジャイルな開発体制でAIエージェントプロジェクトを推進する仲間を募集しています。技術進化が速いからこそ、柔軟にトライ＆エラーを重ねながら新しい価値を生み出せる環境が当社の魅力。興味のある方はぜひ採用情報をご覧ください！

アジャイル体制で最新技術を迅速に取り込み、現場の声を積極的に反映し続ける――それこそがAIエージェント開発の成功の第一歩。次回は**「AIエージェントチーム編」**で、各専門家の役割やチームづくりのリアルをじっくりご紹介します。ぜひお楽しみに！