SDLCにおけるAI：エンジニアリングリーダーが見誤りがちなこと
Dev.to / 2026/6/18
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要点
- AIはすでに多くのSDLCでスループットを押し上げ（例：コード量やプルリクエストの増加）、しかしデリバリ性能が同様に伸びないことが多いのは、後工程がボトルネック化するためだ。
- 根本にはシステムの問題がある：チームは制約のある工程に対して、作業をより速いペースで投入している一方で、レビュー、テスト、リリース、さらには上流の明確さを同等の速度で改善できていない。
- AIは適切な条件で適用すればエンドツーエンドでデリバリーを改善でき、計画や要件の前倒し、テストの早期生成、より機敏なCI/CD自動化などが効果として挙げられる。
- リーダーがよくやりがちな誤りは、AIの影響をコード生成の時点の出力に偏って計測し、フロー全体での改善（欠陥率、手戻り、デリバリーの予測可能性）を検証できていない点にある。
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