自律型AIの開発における新たな価値観と開発ライフサイクル「ADLC」を提唱。従来のSDLCに代わるADLCは、倫理的ガードレールの確立、評価スイートによる行動検証、カナリアリリースと段階的展開、そしてROIを重視するOuter Loopで構成される。また、自然言語によるコード生成「Vibe Coding」の限界を指摘し、プロフェッショナルな開発には深い専門知識と労力が必要と述べている。
は、4つの価値観と12の原則、そして新しい 開発ライフサイクル 「 ADLC 」（Agentic Delivery Lifecycle：エージェンティック・デリバリー・ライフサイクル）で構成される。マニフェストが掲げる価値観は以下の4つだ。エージェンティックAIは、明示的にコーディングされていない創発的な振る舞いをする。「従来は厳格な命令と統制が必要だったが、非決定論的な性質により、ガードレールとメトリクスで考える必要がある」とウェスト氏は説明する。厳格な機能仕様ではなく、柔軟な目標状態を定義する。マニフェストは、エージェントの動作を正確に定義するのではなく、絶対に超えてはいけない境界線と、達成すべき目標というインセンティブ構造を定義することを推奨する。ビジネスにおける自然言語で問題を解決するため、ビジネス専門家が 開発ライフサイクル 全体に深く関与する必要があるとウェスト氏は強調した。従来のコードカバレッジ指標を、「Well-Curated Evaluation Suite」（よく整備された評価スイート）に置き換える。大規模でバージョン管理されたシナリオや、敵対的プロンプト、質的スコアリングの集合だ。マニフェストは、これが非決定論的システムを客観的に測定し、プロンプトチューニングによる「見えないリグレッション」を検出する唯一の方法と指摘する。マスタープロンプトへの小さな調整や、RAG知識ベースへの1文書の追加が、システムの「パーソナリティー」を根本的に変えてしまう可能性があるからだ。ウェスト氏は「自律エージェントが財務的または評判的な損害を引き起こす行動を取ったとき、『モデルがハルシネーションをした』という根本原因分析では受け入れられない」とする。 ハルシネーションを軽減する技術や手法は既に存在しており、「本番環境レベルのエンタープライズ環境でAIを提供するなら、それらを実装する必要がある」と断言する。Googleが提供する「Model Armor」といったプロンプトインジェクション攻撃や機密データの流出を防ぐセキュリティツールもその一つだ。これらの価値観を実現するため、マニフェストは従来のSDLC（Software Delivery Lifecycle）に代わる ADLC を提案する。 ADLC は5つのフェーズで構成される。 フェーズ1は厳格な機能仕様ではなく、倫理的ガードレールとエスカレーションパスを確立する。フェーズ2と3は「Inner Loop」を形成し、プロンプトエンジニアリングや知識ベース構築、ツール統合により、エージェントの環境を整備し（フェーズ2）、評価スイートで行動を検証する（フェーズ3）。フェーズ4でカナリアリリースと段階的展開によって本番環境に導入する。 そしてフェーズ5が「Outer Loop」だ。「これが ADLC の心臓部だ。従来のソフトウェアでは『メンテナンス』はコストセンターだが、エージェンティックシステムでは、この『Outer Loop』はメンテナンスではない。ROIの主要エンジンだ」とウェスト氏は強調する。開発現場にもAIの波は押し寄せている。自然言語で対話しながらAIにコードを生成させる「バイブコーディング（ Vibe Coding ）」だ。だがウェスト氏は、エンタープライズの開発におけるバイブコーディングの限界を指摘する。 「AIモデルは指示に従うのが得意だ。十分なコンテキストと情報を与えれば良い結果を出すだろう」とウェスト氏は認める。ただし「25年のキャリアを持つプロフェッショナル開発者の目から見ると、1年目のインターンが出すような結果を出すことが多い」という。エンタープライズが求める高品質、保守性、信頼性などの要求を満たすことはできないというのだ。 「バイブコーディングモデルは、一見すると完成したソリューションに見えるが、実装を実際に見て検証しなければ、トラブルに巻き込まれる可能性がある」。実際、組織がAIソリューションを提供して予期しない動作をした公開事例も存在する。 ウェスト氏もAIコーディング支援ツールを使用したものの現実は厳しいと話す。「エンジニアとしてソリューションを提供する速度は上がったと思う。しかし、それでも非常に手間がかかる。多くのガイダンス、多くのコンテキストを提供する必要がある」。インターネットで話題になるような“魔法のツール”ではなく、プロフェッショナルとして使いこなすには依然として深い専門知識と労力が必要だという。 「バイブコーディングをして、それが本番グレードだと考えるタイプのエンジニアなら、AIに置き換えられるだろう。しかし、ソフトウェアエンジニアリングをプロフェッショナルな視点から考え、信頼できるシステムを構築するために必要な厳格さを理解しているなら、AIに置き換えられない。AIをエンパワーメントと加速のためのツールとして使える」 「チームに信頼できるセーフガードとガードレールを構築する機会を与えることが重要だ」とウェスト氏は語る。評価スイート、プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングのガードレール、適切なコンテキストの提供。これらの技術と手法を実装することで安全を保てる。「レガシーシステムは『古い』『悪い』と言われがちだが、実態は違う。ミッションクリティカルでビジネスクリティカルなシステムだ。長年使われ続けているのは、まさに企業の収益を支えているからだ」。「大規模なモノリシックシステムを小さなマイクロサービスに分解する動きがあったが、その狙いは技術そのものではなく、組織や開発チームの働きやすさの改善だった。大きく複雑に絡み合ったシステムを、小さく独立したサービスに分けることで、各サービスの開発や保守が容易になる」 具体的な移行戦略として、段階的に古いシステムを置き換える「Strangler Pattern」（ストラングラーパターン）や新しいインタフェースで古いシステムを覆う「Facade」（ファサード）といったソフトウェア設計パターンを挙げる。レガシーシステムをモダナイズしたい場合、一度に全てを変えるのは高コストでリスクが高すぎるため、段階的に進めるのが現実的だとウェスト氏は説明する。.
は、4つの価値観と12の原則、そして新しい開発ライフサイクル「ADLC」（Agentic Delivery Lifecycle：エージェンティック・デリバリー・ライフサイクル）で構成される。マニフェストが掲げる価値観は以下の4つだ。エージェンティックAIは、明示的にコーディングされていない創発的な振る舞いをする。「従来は厳格な命令と統制が必要だったが、非決定論的な性質により、ガードレールとメトリクスで考える必要がある」とウェスト氏は説明する。厳格な機能仕様ではなく、柔軟な目標状態を定義する。マニフェストは、エージェントの動作を正確に定義するのではなく、絶対に超えてはいけない境界線と、達成すべき目標というインセンティブ構造を定義することを推奨する。ビジネスにおける自然言語で問題を解決するため、ビジネス専門家が開発ライフサイクル全体に深く関与する必要があるとウェスト氏は強調した。従来のコードカバレッジ指標を、「Well-Curated Evaluation Suite」（よく整備された評価スイート）に置き換える。大規模でバージョン管理されたシナリオや、敵対的プロンプト、質的スコアリングの集合だ。マニフェストは、これが非決定論的システムを客観的に測定し、プロンプトチューニングによる「見えないリグレッション」を検出する唯一の方法と指摘する。マスタープロンプトへの小さな調整や、RAG知識ベースへの1文書の追加が、システムの「パーソナリティー」を根本的に変えてしまう可能性があるからだ。ウェスト氏は「自律エージェントが財務的または評判的な損害を引き起こす行動を取ったとき、『モデルがハルシネーションをした』という根本原因分析では受け入れられない」とする。 ハルシネーションを軽減する技術や手法は既に存在しており、「本番環境レベルのエンタープライズ環境でAIを提供するなら、それらを実装する必要がある」と断言する。Googleが提供する「Model Armor」といったプロンプトインジェクション攻撃や機密データの流出を防ぐセキュリティツールもその一つだ。これらの価値観を実現するため、マニフェストは従来のSDLC（Software Delivery Lifecycle）に代わるADLCを提案する。ADLCは5つのフェーズで構成される。 フェーズ1は厳格な機能仕様ではなく、倫理的ガードレールとエスカレーションパスを確立する。フェーズ2と3は「Inner Loop」を形成し、プロンプトエンジニアリングや知識ベース構築、ツール統合により、エージェントの環境を整備し（フェーズ2）、評価スイートで行動を検証する（フェーズ3）。フェーズ4でカナリアリリースと段階的展開によって本番環境に導入する。 そしてフェーズ5が「Outer Loop」だ。「これがADLCの心臓部だ。従来のソフトウェアでは『メンテナンス』はコストセンターだが、エージェンティックシステムでは、この『Outer Loop』はメンテナンスではない。ROIの主要エンジンだ」とウェスト氏は強調する。開発現場にもAIの波は押し寄せている。自然言語で対話しながらAIにコードを生成させる「バイブコーディング（Vibe Coding）」だ。だがウェスト氏は、エンタープライズの開発におけるバイブコーディングの限界を指摘する。 「AIモデルは指示に従うのが得意だ。十分なコンテキストと情報を与えれば良い結果を出すだろう」とウェスト氏は認める。ただし「25年のキャリアを持つプロフェッショナル開発者の目から見ると、1年目のインターンが出すような結果を出すことが多い」という。エンタープライズが求める高品質、保守性、信頼性などの要求を満たすことはできないというのだ。 「バイブコーディングモデルは、一見すると完成したソリューションに見えるが、実装を実際に見て検証しなければ、トラブルに巻き込まれる可能性がある」。実際、組織がAIソリューションを提供して予期しない動作をした公開事例も存在する。 ウェスト氏もAIコーディング支援ツールを使用したものの現実は厳しいと話す。「エンジニアとしてソリューションを提供する速度は上がったと思う。しかし、それでも非常に手間がかかる。多くのガイダンス、多くのコンテキストを提供する必要がある」。インターネットで話題になるような“魔法のツール”ではなく、プロフェッショナルとして使いこなすには依然として深い専門知識と労力が必要だという。 「バイブコーディングをして、それが本番グレードだと考えるタイプのエンジニアなら、AIに置き換えられるだろう。しかし、ソフトウェアエンジニアリングをプロフェッショナルな視点から考え、信頼できるシステムを構築するために必要な厳格さを理解しているなら、AIに置き換えられない。AIをエンパワーメントと加速のためのツールとして使える」 「チームに信頼できるセーフガードとガードレールを構築する機会を与えることが重要だ」とウェスト氏は語る。評価スイート、プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングのガードレール、適切なコンテキストの提供。これらの技術と手法を実装することで安全を保てる。「レガシーシステムは『古い』『悪い』と言われがちだが、実態は違う。ミッションクリティカルでビジネスクリティカルなシステムだ。長年使われ続けているのは、まさに企業の収益を支えているからだ」。「大規模なモノリシックシステムを小さなマイクロサービスに分解する動きがあったが、その狙いは技術そのものではなく、組織や開発チームの働きやすさの改善だった。大きく複雑に絡み合ったシステムを、小さく独立したサービスに分けることで、各サービスの開発や保守が容易になる」 具体的な移行戦略として、段階的に古いシステムを置き換える「Strangler Pattern」（ストラングラーパターン）や新しいインタフェースで古いシステムを覆う「Facade」（ファサード）といったソフトウェア設計パターンを挙げる。レガシーシステムをモダナイズしたい場合、一度に全てを変えるのは高コストでリスクが高すぎるため、段階的に進めるのが現実的だとウェスト氏は説明する。
自律型AI ADLC Vibe Coding 開発ライフサイクル AI開発
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