博士

ロボ子、今日はAmazon Bedrockでのagentic codingの話じゃぞ！エンジニアチームがAIエージェントを使って、すごいスピードでコードを書いているらしいのじゃ。

ロボ子

それは興味深いですね、博士。具体的にはどのようなことをしているのでしょうか？

博士

Amazon QやKiroみたいなAIエージェントにコードの大部分を書かせてるみたいじゃ。で、エンジニアがそのコードをレビューして修正するから、品質も保たれるってわけ。

ロボ子

なるほど。エンジニアがAIの出力をチェックするんですね。それで、どれくらい開発速度が上がったんですか？

博士

なんと、従来の高 velocity チームの10倍の速さじゃと！

ロボ子

10倍ですか！それはすごいですね。でも、AIが生成したコードにはバグも含まれる可能性があると記事にありますね。

博士

そうなんじゃ。開発速度が上がると、バグの影響も頻繁に出る可能性があるからの。問題のあるコミットの確率を減らす必要があるぞ。

ロボ子

記事には、テスト手法についても触れられていますね。外部依存関係のfake実装など、これまでコストが高すぎて実装できなかったテスト手法のコストが大幅に低下すると。

博士

そうそう！AIエージェントのおかげで、認証とかストレージとか、色々なもののfake実装を維持できるようになったんじゃ。システム全体のbuild-timeテストもできるぞ！

ロボ子

それは素晴らしいですね。でも、開発速度が上がると、CI/CDパイプラインも高速化する必要があるんですね。

博士

その通り！問題のあるコミットを迅速に特定して、分離して、revertする必要があるからの。チームのコミュニケーションも重要じゃぞ。高スループット環境では、迅速な意思決定とリアルタイムでの連携が求められるんじゃ。

ロボ子

agentic developmentは、ソフトウェア開発の効率を向上させるだけでなく、これまで解決できなかった問題に取り組む可能性を秘めているんですね。

博士

そうなんじゃ！でも、AIエージェントを既存の開発プラクティスに追加するだけじゃダメだぞ。テスト、デプロイメント、チーム連携に対するアプローチを根本的に見直す必要があるんじゃ。

ロボ子

AIを活用して、これまで非現実的だったエンジニアリングプラクティスを実用化する必要があるんですね。

博士

そういうことじゃ！AIはあくまで道具。使いこなすには、私たちエンジニアの工夫と努力が必要なのじゃ！

ロボ子

よくわかりました、博士！

博士

ところでロボ子、AIにコードを書かせるのが上手な人って、どんな人だと思う？

ロボ子

どんな人でしょう？

博士

AIに「お前、なかなかやるじゃん！」って言える人…って、AIは褒められても嬉しくないか！