アジャイルの25周年：Martin FowlerがAIネイティブの世界におけるアジャイルについて語る
この対談では、アジャイル25周年のイベントにおいて、AI時代に「何が変わり、何が変わらないか」が議論されている。
- 変わらない重要な原則：小さく段階的に進める開発、テストと検証、持続可能なペースといった従来のアジャイルの基本は、AIによってコード生成量が増える今こそ、むしろ重要性が増している。
- コード品質と可読性：AIがコードを読めるとしても、人やAIが理解できるコードを維持すべき。コード生成自体は多くの組織にとってボトルネックではなく、品質管理と検証が課題。
- 既存システムへのAI活用：AIやLLMはグリーンフィールド開発だけでなく、巨大で複雑な既存コードベースの理解、ナビゲーション、改善に特に有効。多くの企業顧客にとって現実的な価値がある。
- 新しい可能性と根本的問い：エージェントによる既存システムの修復・進化、ソースコードやコードレビューは本当に必要か、などの根本的な問いが出ている。ただし、それらが解決してきた問題は、AIで消えるどころか、悪化する可能性もある。
- レガシー増大への懸念：コード生成が容易になることで、理解不能なコードやレガシーが増えるリスクがある。そこで、システムを「価値とリスク」で層別化し、重要部分に設計品質を集中させ、重要度の低い部分ではある程度のエントロピーを許容する考え方が提案されている。
- スピードと持続可能性のバランス：速すぎる開発は後の大規模な後始末につながりやすい。AIは散らかったものを片付けることはできるが、最初から持続可能なペースで進めるほうが望ましい、という認識で締めくくられている。