アジャイルとウォーターフォールの違い

アジャイルとウォーターフォールは、システム開発をどのような順番で進めるかについての、代表的な2つの考え方です。G検定では、AIプロジェクトの進め方（技術分野 項目35）のキーワードとして並んでいます。

アジャイル

ソフトウェアを小さく作って確かめることを、短い周期で繰り返す進め方です。2001年にソフトウェア開発に携わる17人がまとめた「アジャイルソフトウェア開発宣言」は、計画に従うことよりも変化への対応を、包括的なドキュメントよりも動くソフトウェアを重んじるとしています。計画や文書を否定しているわけではありません。代表的な手法のスクラムでは、1か月以内の決まった長さのスプリントごとに、計画、開発、成果の確認、振り返りを行います。

ウォーターフォール

要件定義、設計、実装、テストといった工程を、滝の水が流れ落ちるように上から順に進めます。工程ごとに成果物を文書にまとめ、承認を経てから次に進むため、費用や期間を見積もりやすく、進み具合も管理しやすい方法です。弱点は、動くものを確かめられるのが後半になることです。テストで要件や設計の誤りが見つかると、大きな手戻りになります。

原型としてよく挙げられる1970年のRoyceの論文には、「ウォーターフォール」という言葉は出てきません。Royce自身も、工程を一方向に1回だけ進めるやり方はリスクが大きいと書いていました。

AI開発ではどちらを使うか

AIモデルの精度は、実際のデータで学習させてみるまで見通しにくいものです。そのため、小さく試して結果を見ながら計画を直すアジャイルの考え方と相性がよいとされます。経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン（AI編）」も、アセスメント、PoC、開発、追加学習と段階を分け、各段階の結果を見て次に進むかを決める探索的段階型を示しています。どちらの進め方でも、業務で使える精度の目標は、早い段階で利用部門などと合意しておきます。