テクノロジー業界の大手企業であるDigital.aiは、AI主導の開発分野で大きな進歩を遂げている。同社は、AIコーディングアシスタントなどのAIテクノロジーを活用して、生産性を高め、アプリケーションのデリバリーを高速化している。この動きは、2027年までにAIが新しいデジタルソリューションの80%の機能的なビジネス要件を満たすコードを自動生成することで、開発者の速度を大幅に向上させるというIDCの予測と一致している。この予測は、IDCのKatie Norton氏によるレポート「AIの管理：AIによる開発がソフトウェアデリバリーとセキュリティーに与える影響」でも強調されている。
AIコーディングアシスタントの使用が増えると、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体に影響が及ぶ。Norton氏によると、SDLCはAIによって生成されるコード量の増加に対応するために進化する必要がある。つまり、既存のパイプラインは開発の増加に対応できるように設計する必要があり、そうしないとボトルネックや非効率性が生じるリスクがある。この変化は、テストと品質保証、CI/CD、リリースのオーケストレーションとデプロイメント、品質とセキュリティーなど、ソフトウェア開発ライフサイクルのさまざまな部分に影響を与える。
AIコーディングアシスタントの台頭により、より自動化されたテストへの移行が必要になる。手動テストプロセスでは、包括的なカバレッジとタイムリーな実行を確保するのに十分ではない可能性があるためだ。強化された自動化、インテリジェントなリソース割り当て、並列テストを通じてCI/CDインフラストラクチャーを拡張することも、コード生成の増加を管理し、ボトルネックを防ぐために不可欠だ。さらに、リリースの頻度と複雑さが増すと、調整の強化、堅牢なリスク管理、効率的なロールバックメカニズムを備えた、より合理化されたリリース管理プロセスが必要になる。
ただし、AIコーディングアシスタントの使用には課題がないわけではない。これらのツールは、潜在的に古くなったり、欠陥があったり、偏ったトレーニングデータに依存し、真の意味理解が欠如しているため、意図せずバグやセキュリティーの脆弱性をもたらす可能性がある。これは、コードの品質と組織の評判にリスクをもたらす。これらのリスクを軽減するには、堅牢なガバナンスと自動化されたポリシーの適用が不可欠だ。コンプライアンス基準をワークフローに組み込む必要があり、AI生成コードと人間が書いたコード全体で一貫した品質を維持する必要がある。
Digital.aiはこれらの課題に真っ向から取り組んでいる。同社のエンドツーエンドソリューションは、開発から展開まで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を最適化するように設計されている。これにより、AI生成コードによって、品質やセキュリティーを損なうことなく効率が向上する。同社は、変更リスク予測ツールなど、さまざまなツールと機能を提供している。このツールを使うと、チームは各アプリケーション変更の失敗の可能性を予測し、問題が発生する前に排除できる。
AI主導の開発への道のりには、継続的な適応と、最先端のテクノロジーと方法論を活用してソフトウェアデリバリーを卓越させるという取り組みが必要だ。AIを業務の最前線に置くDigital.aiは、このエキサイティングな新しいソフトウェア開発の時代をリードする立場にある。
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出典：Digital.ai
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