解説
状況の変化に合わせて、計画を柔軟かつ迅速に見直し、改善を繰り返す手法。AI政策においては、技術の進化が極めて早いため、一度決めたルールを固定せず、毎年のように計画をアップデートしていく「アジャイルなガバナンス」が重視されています。
さらに詳しく解説
アジャイル（Agile）とは、ソフトウェア開発における反復的・漸進的な開発手法の総称です。変化への柔軟な対応と、顧客価値の継続的な提供を重視します。AI開発においても、その不確実性に対応するためアジャイル手法が広く採用されています。
アジャイルの原則
アジャイルマニフェスト（2001年）の4つの価値
| 重視すること | より重視しないこと |
|---|---|
| 個人と対話 | プロセスとツール |
| 動くソフトウェア | 包括的なドキュメント |
| 顧客との協調 | 契約交渉 |
| 変化への対応 | 計画に従うこと |
主要なアジャイル手法
1. スクラム（Scrum）
最も普及しているフレームワーク
構成要素:
- スプリント（1-4週間の開発サイクル）
- デイリースクラム（毎日の短いミーティング）
- スプリントレビュー/レトロスペクティブ
- プロダクトバックログ
役割:
- プロダクトオーナー
- スクラムマスター
- 開発チーム
2. カンバン（Kanban）
フロー効率を重視
原則:
- 作業の可視化
- WIP（仕掛り作業）制限
- フローの管理
- 継続的改善
3. XP（Extreme Programming）
技術的プラクティス重視
プラクティス:
- ペアプログラミング
- テスト駆動開発（TDD）
- 継続的インテグレーション
- リファクタリング
AI開発におけるアジャイル
適用のメリット
| メリット | AI開発での効果 |
|---|---|
| 反復的検証 | モデル精度の段階的向上 |
| 早期フィードバック | ユーザー要件との適合確認 |
| 柔軟な方向転換 | アプローチ変更への対応 |
| リスク軽減 | 早期の問題発見 |
AI開発特有の考慮点
- データ準備のスプリント計画
- モデル実験のイテレーション
- 技術的負債の管理
- MLOpsとの統合
アジャイル導入のステップ
- チーム編成: クロスファンクショナルチームの構築
- トレーニング: アジャイル手法の学習
- パイロット: 小規模プロジェクトで試行
- スケーリング: 組織全体への展開
- 継続的改善: 定期的な振り返りと改善
アジャイルとガバナンス
AIのアジャイル開発においても、ガバナンスは重要です。アジャイルガバナンスの考え方により、柔軟性と統制のバランスを取ることができます。
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