ソフトウェア開発の強化に向けたAI導入のヒント：Gartner Insights Pickup（328）

[Kasey Panetta,Gartner]

ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Insights」などのグローバルコンテンツから、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

要約

• AIは、現在の日常的なソフトウェア開発作業の多くを自動化する
• ソフトウェアエンジニアがより迅速にコードを作成するのにも役立つ

AIはソフトウェア開発ライフサイクル全体に浸透していく

　本稿では、先進的なソフトウェアエンジニアが、ソフトウェア開発ライフサイクルに沿ってAIを重要な活動にすぐに取り入れる5つの方法と、ソフトウェアエンジニアリングリーダーがチームに、計画からテストまでの各段階にAIを持続的に統合できるように準備を整えさせる7つの方法を紹介する。

1．生成AIを使ってソフトウェアコードを作成、理解

• 生成AIベースのコード生成ツール（「GitHub Copilot」「Amazon CodeWhisperer」「Google Codey」など）は、AIによるコード生成ツールを求めるほぼ全ての企業にとって良い選択肢になる
• これに対し、OpenAIの「ChatGPT」や「Google Bard」など、大規模言語モデル（LLM）に基づいているが企業向けではない生成AIツールを使用することには、多くの企業にとって受け入れられないさまざまなデメリットがある。例えば、ユーザーのプロンプトやコードが、ベンダー製品の将来のアップデート版に含まれる可能性がある。そうなれば、データプライバシー規制に違反したり、重要な知的財産が漏えいしたりするかもしれない
• 機械学習を用いたコーディングアシスタントプラグインを利用すれば、1つまたは複数のどんなコードスニペットが次に入るかを予測させ、コーディングをスピードアップできる
• コードアシスタントと会話形式でやりとりしながら漠然としたアイデアを具体化し、プログラムを作ることもできる

2．アプリケーションモダナイゼーションツールとして生成AIをデプロイ（展開）

• 既に、チャットbotのChatGPTは、ソフトウェアコードをある言語から別の言語に変換できる。これにより、ソフトウェアコードの変革とモダナイゼーションを迅速かつ簡単に自動化する方法を提供している
• 生成AIツールは、このように開発者によるアプリケーションモダナイゼーションの取り組みをサポートできる。だが、Gartnerは、こうした使用を制限することを勧めている
• コードが正確に変換されないと大きなリスクがあるからだ。コードの不正確な変換は、生成AIソリューションがハルシネーション（AIがもっともらしいが誤った回答を返すことを指す）や、事実に関する誤りをコードに混入することで起こる場合がある

2027年までにプロ開発者の70％が、AIベースのコーディングツールを使用するようになる見通しだ。この割合は現在、10％に満たない。（出所：Gartner）

3．技術的負債とその影響を説明、検出、評価するために生成AIを使用