AI 支援開発が開発者の生産性を高める 3 つの方法

AI が SDLC 全体にどのような影響を与えるかを見る前に、AI が開発者の生産性にどのような影響を与えるかを確認する必要があります。

多くの人はプロジェクトの完了のスピードが重要だと考えていますが、 GitHubを掘った この主張を裏付ける証拠が見つかりました。開発者の生産性はスピードだけの問題ではないことが分かりました。開発者は「目の前の仕事に集中し続け、有意義な進歩を遂げ、一日の仕事を終えたときに満足感を得られる能力」が生産性の定義です。GitHub の説明によると、それは「フロー」です。

A マッキンゼーによる調査 AI、特に生成 AI が開発者の生産性とフロー状態にとって重要であることを改めて強調します。

たとえば、生成 AI を使用すると、開発者は AI を使用しない場合よりも最大 45% 速くコーディング タスクを完了できるようになります。

開発者の 94% が、生成 AI を使用したフロー状態にあると回答しました。一方、生成 AI を使用せずにフロー状態にあると回答した開発者は 55% でした。

それは明らかです AI支援開発 開発者がフローに留まるための方法です。これには、ガイダンス、支援、生成という 3 つの主な理由があります。

1. ガイダンスは生産性を向上させる

AI 支援開発では、IDE 内に組み込みのインテリジェント チャット ボットを開発者に提供することで生産性が向上します。これにより、開発者は環境を離れることなく情報にアクセスできるようになります。

これにより、開発者は開発中に頻繁に発生する答えを探すのに費やす時間を削減できます。

2. 支援はベストプラクティスを強制する

AI 開発者アシスタントは、コンテキストに基づいてリアルタイムのコード提案や自動補完を提供できます。これにより、開発プロセスをスピードアップできます。AI 支援開発では、開発者がプロ​​グラムするときに、構文エラーやロジック エラー、潜在的なバグをリアルタイムで特定できます。

最も重要なのは、AI アシスタンスによってベスト プラクティスと標準を適用し、速度、品質、セキュリティを確保できることです。

3. 生成は帯域幅を生み出す

最近最も話題になっている AI の一種である生成型 AI により、開発者はプロンプトを出すだけでコードを生成できます。この機能により、開発者は手動で面倒な開発タスクを自動化できます。

GitHub の調査によると、開発における「退屈で反復的な」作業を AI 支援開発に任せることで、より有意義で創造的な問題解決への道が開かれるそうです。

SDLC全体にわたるAI支援開発

指導、支援、生成は開発だけに適用されるのではありません。

AI のメリットを SDLC の開発部分だけに限定すると、AI から得られる価値も制限されることになります。

組織として開発をスピードアップしたいだけではありません。提供もスピードアップしたいのです。AI の可能性はコーディングをはるかに超え、次のような分野に影響を与えます。

• プロジェクトマネジメント
• 設計
• テスト
• 展開
• メンテナンス
• アプリのパフォーマンス監視
• 問題の解決

これらのステージには、自動化に適した反復的なタスクが満載です。 GartnerAI 支援開発ツールにより、「ソフトウェア エンジニアは、機能開発などの価値の高い活動に時間、エネルギー、創造性を集中できるようになります。」

AI を SDLC 全体に組み込む必要があります。これにより、効率性の向上、品質の向上、市場投入までの時間の短縮を実現できます。

ガイダンス、支援、生成が SDLC の残りの部分にどのように適用されるかを見てみましょう。

ガイダンスにより意識と知識の共有が促進される

組織は AI を活用して計画とリソースの割り当てを最適化するだけでなく、プロジェクトのタイムラインを予測し、潜在的なリスクを特定し、軽減戦略を推奨することもできます。これにより、組織は遅延を最小限に抑えるために、より積極的なアプローチを取ることができます。

必要なデータがあれば、AI を使用して過去のプロジェクト データを分析し、洞察と教訓を得ることができます。洞察が多ければ多いほど、プロジェクト実行の継続的な改善が実現します。

SDLC はサイロ化された旅になる可能性があります。しかし、AI は間違いなく SDLC を通じて多くの人々に影響を与えます。

• 開発マネージャーは、適切なスキルセットを特定するAIの助けを借りて、チームをより適切に構成できます。
• プロダクトオーナーはAIを活用して、ユーザーや利害関係者のフィードバックに基づいて優先順位を決定できる
• 開発者は、AI によって生成されたスターター テンプレートを使用してプロジェクトを開始できます。

AI は、ライフサイクルの各セクション間のギャップを埋める一元化されたナレッジ ベースを作成できるようにすることで、これらの役割をサポートします。一般的な問題の解決策、FAQ、プロジェクト固有の情報を保存して、すべてのチーム メンバーが AI アシスタントを通じてアクセスできるようにすることができます。

支援によりDevOpsが効率化

AI により、DevOps チームは信頼性、効率性、俊敏性を高めることができます。その方法は、タスクの自動化、プロセスの最適化、洞察力です。多くの AI 駆動型ツールが CI/CD パイプラインを合理化しています。これにより、エラーが減り、リリースが高速化されます。

AI を使用すると、適切なタイミングで配信できます。反復段階を支援するために、AI を使用して NPS のようなアンケートを生成し、適切なタイミングで適切なユーザーに配信することを想像してください。これにより、次に何をすべきかについて、よりデータに基づいた決定を下すことができます。

組織は AI を使用して運用データを分析し、システム障害を予測して防止することで、プロアクティブな解決を実現できます。プロジェクトと人事管理の観点から、組織は AI を使用してリソースの割り当てを最適化し、効率を向上させてコストを削減できます。

ソフトウェアで成功するには、アプリケーション ポートフォリオ管理が重要な要素となります。誰もが自分のアイデアやニーズを体系的なビジネス ケースに巧みに表現できるわけではないため、ビジネス ケースの作成は困難な場合があります。ビジネス ケースが適切に作成されていないと、機会を逃す可能性があります。

組織がポートフォリオで AI を活用する方法の 1 つは、構造化されたビジネス ケースをより適切に生成することです。ビジネス ケースでは、アイデアを捉えてポートフォリオに対応させ、それを成果に変えることができます。アイデアがたくさんある場合、AI は、そのリストから次に最適な投資を予測するのにも役立ちます。

コード以上のものを生成する

生成AI すべての段階を自動化および強化することで、SDLC に革命を起こすことができます。次のような可能性があります。

• プロジェクト計画を作成する
• ワイヤーフレームとプロトタイプを作成する
• デザインの改善を提案する

生成 AI は、SDLC のあらゆる段階でチーム メンバー間のコミュニケーションを促進します。

テストでは、チームはテストケースの生成、実行、バグ検出を自動化できます。その結果、ソフトウェアの品質が向上し、テスターと QA プロフェッショナルのスピードが向上します。

デプロイ中に、AI を使用して CI/CD パイプラインを最適化し、より効率的なリリースを実現できます。

組織は生成 AI を活用して、問題を予測し、修正を提案し、日常的なタスクを自動化することができます。

ジェネレーティブ AI は、ユーザー ストーリーを生成して最適化できます。しかし、それだけではありません。組織がそれらのユーザー ストーリーをさらに進め、データ モデル、UI、ロジックを生成して、ソフトウェア プロジェクトをさらに迅速に開始できる世界を想像してみてください。

流れに乗って

GitHub の Copilot は、AI 支援開発がもたらす可能性を示す非常に魅力的な兆候です。GitHub が調査した 73 人の開発者のうち 2000% が、Copilot を使用している間は作業がよりスムーズに進んでいると回答しています。88% がプログラミング プロジェクトの完了が早くなったと報告しています。74% がより満足のいく作業に集中できるようになりました。

開発者の満足度が上がることは、組織にとっても、競合他社にとっても大きなメリットです。SDLC に関しては、AI の導入は早めに始める方がよいでしょう。

ガートナーの予測 2027 年までにソフトウェア エンジニアの 50% (5% から増加) が機械学習を活用したコーディング ツールを使用するようになると予測されています。これは生産性の高い開発者の数が多いことを意味します。

SDLC 全体にわたってこれを想像してみてください。

ソリューションを早く開発すればするほど、価値を生み出すのも早くなります。 AI支援開発 それは、開発に利益をもたらすだけではないということです。

AI 支援開発と開発者の生産性を超えて考えることで、価値と価値実現までの時間を飛躍的に高めることができます。