Published: 17 June 2024
ソフトウェア・エンジニアリングにおける生成AIのハイプはコード生成に移っているが、コード生成はソフトウェア開発ライフサイクルの1つの側面に過ぎない。ソフトウェア・エンジニアリング・リーダーは、スキル習得、テストとアクセシビリティ、アプリケーション近代化といった他の領域にもGenAIを採用する準備をすべきである。
生成AI (GenAI) を巡るハイプの中心はコード生成へと移行したが、コード生成はソフトウェア・エンジニアの仕事の一部に過ぎない。コード生成のみを最適化しても、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) の別の場所にボトルネックが生じ、全体的な生産性のメリットは制限される。
GenAIテクノロジの台頭によって、ソフトウェア・エンジニアリング・チームのスキルとナレッジの致命的なギャップが露呈したが、ほとんどの組織は有効な改善戦略を持っていない。
テスト自動化テクノロジが着実に発展しているにもかかわらず、ソフトウェア・テストは相変わらず組織のボトルネックとなっている。ソフトウェア・エンジニアリング・リーダーとそのチームは、スピードと品質を犠牲にすることなくテスト・カバレッジを拡大することは困難であると考えている。
ダイバーシティ／エクイティ／インクルージョン (DEI) に関わる法的要件が増え、ソフトウェアのアクセシビリティ基準をより高めるテクノロジへの需要が増加した。適切なツールがなければ、ソフトウェア・エンジニアリング・リーダーは、高品質なアクセシビリティ製品の提供に苦戦する。
レガシー・システムのサポートは、ソフトウェア・エンジニアリング・リーダーにとって懸念事項である。レガシー・システムに関する知識の不足から、多くのレガシー・システムには、近代化ではなく単なるリプレースが適用される。しかもそれは、はるかに高コストになりかねない。
ソフトウェア・エンジニアリング・リーダーは、以下を行う。
コード生成のみならず、SDLC全体のあらゆるフェーズにGenAIのメリットを生かす。AI支援付きコード・レビューや自動テストなどの高度なDevSecOpsプラクティスによって、AIコーディング・アシスタントを補完する。
チームにAIツールの試用を促し、得られた教訓を共有することを奨励する。強化策としてAIコーチなどの外部の専門家を招き、スキル開発を目標、目的、人事考課に取り入れる。
ソフトウェア品質を改善しながらもテスト・カバレッジを拡大できるように、テスト担当者にAI／機械学習 (ML) 対応ツールを配備し、テスト担当者を置き換えるのではなく強化するようなテスト戦略を実施する。
AI対応アクセシビリティ・スキャニング・ツールを使用し、かつ製品選定の際にAIコーディング・アシスタントのアクセシビリティ機能を評価することで、アクセシビリティ上の問題をより多く検出し、修正する。
コードのリバース・エンジニアリング、ビジネス・ロジックの抽出、ドメイン・モデルの発見を支援するためにGenAIを使用することで、アプリケーション近代化の取り組みを加速させ、かつ近代化コストを削減する。
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Analysts:
Harutoshi Katayama
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