AI活用で「超高速軽量ウォーターフォール開発」は可能か？

～実現プロセスと改善のためのポイント～

近年、AIを活用した開発ツールが続々と登場し、要件定義からシステム設計、コード生成、アプリ間連携、さらには収益化や認証基盤まで、一連の開発プロセスをスピーディーかつ効率的に行うことが理論上は可能になっています。ここでは、次世代開発フローの一例として、

GEAR.indigoでの要件定義生成

Google AI Studioでの参考アプリ動作動画を活用したコード自動生成

Cursorによる細かな修正・改善

神威/KAMUIでのシステム全体像の可視化

Difyでの独自AIバックエンド構築

Jinbaflowでのアプリ間連携を高速実装

Stripeでの収益化基盤構築

Google認証機能の追加によるユーザー管理

といったツールチェーンを用いる「超高速軽量ウォーターフォール開発」を取り上げ、その潜在的な魅力と、実用化に向けた改善・注意点を詳しく解説します。

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なぜ「超高速軽量ウォーターフォール開発」が注目されるのか

従来のウォーターフォール開発は、要件定義→設計→実装→テスト→運用といった順序が明確な一方、変更への柔軟性が低く、開発スピード向上には限界がありました。

しかし、AIによる自動生成と高速リファイン（微修正）ツール、さらにアプリ間連携ツールを組み合わせることで、工程間の「壁」を薄め、理論上はウォーターフォール型であっても俊敏に反復改良できる状態が生まれます。結果的に、要件変更や拡張への対応が極めて容易になり、スピードと品質の両立が期待されるのです。

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実現に向けたツールチェーンの流れ