大手AIソフトウェアデリバリープラットフォームであるHarness（ハーネス）は、AIによるコード生成の加速に伴い組織が直面する課題を浮き彫りにする調査を発表した。「DevOps近代化の現状2026」と題されたこの調査は、米国、英国、フランス、ドイツ、インドの700人のエンジニアと技術マネージャーからの回答に基づいている。調査では、AIコード作成が大幅に加速した一方で、これらの変更のテスト、セキュリティー保護、展開を担う配信システムは、同じペースで近代化されていないことが明らかになった。この不一致により、展開の不安定性が高まり、下流の手作業が増え、スムーズなリリースを確保するためのエンジニアリングチームへのプレッシャーが高まっている。
さらに、この調査では、チームがAIコーディングツールを頻繁に使うほど、コードの作成速度が速くなることが明らかになった。しかし、これはデリバリーシステムへの負担も増大させる。開発者は平均して、コピー＆ペーストによる設定、人間による承認、チケットの追跡、失敗したジョブの再実行といった反復的な手作業に36%の時間を費やしている。デリバリー速度が速まるにつれて、こうした運用上の負担は労働時間の延長と開発者の燃え尽き症候群の増加につながる。
調査では、コード生成の高速化によって、自動化と標準化が追い付いていない下流のDevOpsプロセスにおける弱点が露呈していることも示唆されている。AIコーディングツールを1日に複数回使う開発者のうち、51%がこれらのツール導入以降、コードの品質または効率性に関する問題が増加したと報告し、53%が脆弱性とセキュリティーインシデントが増加したと報告している。標準化された基盤と自動化されたガードレールがなければ、コーディング層でのスピード向上は、下流での摩擦、運用リスクの増大、そしてエンジニアリングチームへの負担増大につながる可能性がある。
これらの課題を軽減するために、組織はデリバリーパイプラインの標準化、品質、セキュリティー、コンプライアンスチェックの自動化、そして安全対策の導入に注力することが推奨される。そうすることで、AIを活用した開発のメリットを享受しながら、運用リスクと開発者のバーンアウトを軽減できる。Harnessは、AIソフトウェアデリバリープラットフォームを通じて、エンジニアリングチームがソフトウェアをより迅速かつ安全に構築、テスト、デリバリーできるようにすることで、ソフトウェアデリバリーライフサイクル全体の近代化に貢献することに尽力している。
出典：Harness
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