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公開：2025-04-13

ウォーターフォール開発とは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

ウォーターフォール開発とは

ウォーターフォール開発とは、ソフトウェア開発において最もよく知られている伝統的な開発手法で、各工程を順番に進めていく直線的なアプローチです。要件定義から始まり、設計、実装、テスト、運用といった段階を滝（ウォーターフォール）のように一方向に進行していくことから、この名称が付けられました。AI開発においても、明確な要件が初期段階で確定している場合に採用されることがあります。

この開発手法の特徴は、各フェーズが完全に終了してから次のフェーズに移行する点にあります。前工程が完了し承認されてから次の工程に進むため、プロジェクト全体の見通しが立てやすく、スケジュール管理が容易になるでしょう。特にAI開発では、データ収集、モデル設計、学習、評価、デプロイといった明確な区分が可能な場合に適しています。

一方でウォーターフォール開発には柔軟性の低さという課題もあります。要件変更への対応が難しく、問題が後工程で発見された場合、多大なコストがかかることがあるため注意が必要です。AI開発プロジェクトでは、データの質や量によってモデルの性能が左右されるため、後工程での問題発見が致命的になる可能性も考慮しなければなりません。

AIプロジェクトにおけるウォーターフォール開発の適用

「AIプロジェクトにおけるウォーターフォール開発の適用」に関して、以下を解説していきます。

• AI開発のフェーズと工程管理
• ウォーターフォール型AI開発の成功事例

AI開発のフェーズと工程管理

AI開発のフェーズと工程管理は、ウォーターフォールモデルを適用する際に重要な要素となります。AI開発特有の要件定義、データ収集・前処理、モデル設計、学習・調整、評価、デプロイという一連の流れを明確に区分することによって、各段階での成果物や品質基準を設定できます。特にデータサイエンティストとエンジニアが連携する大規模プロジェクトでは、役割分担と責任範囲を明確化することが成功への鍵となるでしょう。

プロジェクト管理の観点からは、各フェーズの完了基準を事前に定義しておくことが重要です。データ品質の評価基準やモデル精度の目標値など、定量的な指標を設定することによって、次のフェーズへの移行判断が客観的に行えるようになります。ウォーターフォール型AI開発では、特に初期のデータ収集と前処理の品質が最終成果物に大きく影響するため、この段階での厳格な品質管理が求められるでしょう。

ウォーターフォール型AI開発の成功事例

ウォーターフォール型AI開発の成功事例は、このアプローチが適している特定のケースを明らかにしています。特に要件が明確で変更が少ない医療診断AIや金融リスク分析システムなど、規制の厳しい業界でのAI開発においては、ウォーターフォールモデルの体系的なアプローチが有効です。これらの分野では、各フェーズの完了時に詳細な文書化と検証が求められるため、段階的な開発プロセスが規制コンプライアンスの観点からも適しているでしょう。

具体的な成功要因としては、初期段階での徹底した要件分析とリスク評価が挙げられます。プロジェクト開始前にデータの可用性や品質、モデルの技術的実現可能性を十分に検討することによって、後工程での大きな手戻りを防止することができました。ウォーターフォール型AI開発では、専門知識を持つステークホルダーを早期から巻き込み、各フェーズでの承認プロセスを確立することが、品質の高いAIシステム開発につながるといえるでしょう。

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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