概要
https://tonyalicea.dev/blog/cascade-methodology/
詳細内容
## Not Agile. Not Waterfall. With AI It's Cascades.
https://tonyalicea.dev/blog/cascade-methodology/
AI時代のソフトウェア開発において、従来のウォーターフォールとアジャイルの利点を融合し、AI活用を最大化しつつリスクを軽減する「Cascade Methodology」を提唱します。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 92/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[ソフトウェア開発手法, AI支援開発, プロトタイピング, 品質保証, 要件定義]]
「Cascade Methodology」は、AI時代のソフトウェア開発向けに提案された新しい手法です。従来のウォーターフォールとアジャイルの良い点を組み合わせ、AIによる開発の高速化を享受しつつ、その潜在的なリスク（誤ったコード生成など）を管理します。
この手法は、明確な文脈をLLMに提供するための詳細な「仕様策定（Spec）」から、高速なインタラクティブ「プロトタイピング（Experiment）」、そしてリスクベースの「検証ゲート（Verification Gate）」を持つ「実装（Implement）」および「デプロイ（Deploy）」へと流れる、一連のマイクロウォーターフォール「Cascade」を提唱します。
特に重要なのは、LLMが効果的に機能するために「なぜ」その機能が必要なのかを明記した、AI向けの詳細な仕様を初期段階で策定することです。これにより、AIの出力品質を高め、手戻りを減らします。また、プロトタイピングを「Experiment」フェーズとして重視し、コード品質を気にせず「Vibe Coding」で迅速に試作を重ね、ユーザーからのフィードバックを素早く仕様に反映させることで、ユーザー体験の向上を図ります。
AIが生成するコードは「信頼できない」という前提に立ち、機能がビジネスプロセスに与える不確実性の許容度「エントロピー許容度（Entropy Tolerance）」に基づいて、検証ゲートの密度（品質チェックの厳しさ）を調整します。例えば、影響の小さいスクロールアニメーションは疎なゲートで、個人情報に関わる機能は密なゲートで厳しくチェックします。
スコープは、特定機能のリストではなく「解決すべき最小限の問題セット（MSP: Minimum Solved Problems）」として定義され、これにより真に価値のあるものに焦点を当て、不要なソフトウェア開発を避けます。AIによる開発は大量のコードを生成しやすいため、この「最小限のソフトウェア構築」という考え方が、スコープクリープや技術的負債の増加を防ぐカウンターポイントとなります。
このアプローチは、AI活用による開発速度の向上と、AIコードの品質リスク管理のバランスを取りながら、本質的な問題解決に焦点を当てることで、より良いソフトウェアを構築するための実用的な指針を提供します。