生成AIを活用したマルチエージェント型ソフトウェア自動開発フレームワークであるChatDevは、ウォーターフォールモデルに基づくアプローチを採用している。この手法では全機能を一度のソースコード生成で実装するため、不完全なソースコードや、要件に適合しないコードが生成する場合がある。本研究ではこの課題に対して、コーディングタスクの細分化や、アジャイル開発・リーン開発のような柔軟性の高い開発手法をマルチエージェント型ソフトウェア自動開発フレームワークに導入し、生成されたソフトウェアの品質を評価し，ソフトウェアの特徴による適切な生成フレームワークの構築を探求する。