AI がソフトウェア開発をどのように後押ししているか

‍はじめに

テクノロジー業界は、長年にわたって継続的な変化に直面し、それを生み出し、医療、教育、都市管理などに革命をもたらしてきました。あらゆるセクターが、テクノロジーがもたらすこれらの新しい影響と応用から恩恵を受けてきました。 ソフトウェア開発を含みます。

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‍AI（人工知能）は、私たちの日常生活に浸透した最新のテクノロジーの1つです。AIは、検索エンジン、音楽や動画のストリーミングプラットフォーム、電子商取引サイトなどのあらゆるアルゴリズムを担い、ユーザーごとにレコメンデーションをパーソナライズし、大切にされていると感じさせます。

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AIとMLが私たちの生活をどのように変えたかについては、こちらをご覧ください。それでも、この記事の焦点は以下の点にあります。 AI がソフトウェア開発業界にどのようなプラスの影響を与えているか そして、あなたが開発会社であろうとなかろうと ビジネスアウトソーシング開発、この新技術の恩恵を受けることができます。

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人工知能は人間に取って代わるのか？

よく耳にするのは、AIはますます賢くなり、まもなく私たちの仕事、さらに悪いことに私たちの仕事に取って代わられるということです。有名なソーシャルヒューマノイドロボットは、 ソフィア、誰から市民権を所有しているか サウジアラビア 2017年以降、これは素晴らしい例です。ソフトウェア開発においても、プログラマーも同じことを恐れます。ただし、業界への熱烈な支援があっても、次のことを覚えておくことが不可欠です。 人工知能 ではない 人間の開発者に代わるもの。実際には、 推定では もっと 人工知能が拡大し続けるにつれて、開発者が必要になります。 日常的な作業は必ずAIが引き継ぐでしょうが、監視や機械の運用、そしてその優れた頭脳をより有効に活用するためにはやはり人間が必要です。インターネット上では、AIは「副操縦士」であり、人間を「増強する」ために存在し、人間の代わりにはならない、とよく読んでいるのはこのためです。

たとえば、コンピューターがコードを記述できるようになったとしても、これだけでは人間のプログラマーに取って代わるには不十分です。ソフトウェアコンポーネント間の複雑な相互作用を考慮する能力は、プロジェクトの全容を理解することと同様に重要です (およびSDLC、ソフトウェア開発ライフサイクル）会議を手伝ってくれますが、AIはまだ存在していません！

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AI と ML がソフトウェア開発に革命をもたらす方法

しかし、AIがこの業界にどれほど革命をもたらしたかを考えると、特にこれらのテクノロジーの急速な進歩に伴い、多くの人がAIがエンジニアや開発者の仕事を引き継ぐことを恐れている理由は理解できます。現在でも、AI はまだ初期段階にあり、今後さらにエキサイティングな進歩が見られることは間違いありません。ソフトウェア開発プロセスに組み込まれた変化は、すでに畏敬の念を起こさせるものです。

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AI 支援による自動ソフトウェアテスト: コードは常にチェックとテストを行う必要があり、開発者がさらにコードを作成するために多くの時間を費やすこともあります。現在、AIは、バグを発見する可能性が高いテストケースを作成し、機能テストに使用するテストデータを特定して生成することで支援できます。これは開発プロセスを大幅に改善する素晴らしいツールです。

AI マネージドコードコンパイラ: このテクノロジーは、コードのコンパイルから多大な労力を省くこともできます。そのためには、ソースコードを分析し、プロジェクト内の各ファイルに使用するコンパイラを自動的に選択します。また、AI がユーザーに代わってバグを探すことができるため、バグを探す時間も短縮されます。

AI ベースのプログラミングアシスタント: コード補完、エラーチェック、ドキュメント検索など、開発中にAIが支援するさまざまなタスクが多数あります。つまり、プログラマーはプロジェクトをより短時間で完了できます。これらのプログラムの例は以下のセクションにあります。

自動開発運用: DevOpsという用語は、ソース管理、ビルド自動化、デプロイ、監視タスクを含むソフトウェア開発ライフサイクルを自動化するプロセスを表すために使用されます。AI ツールは前述のプロセスの多くを自動化します。 DevOps の詳細については、こちらの記事をご覧ください。

AI を活用した意思決定と計画: これは実際の意思決定に似ています。意思決定では、経験した成功の道をたどります。AI は成功したケーススタディから学び、他の方法では見つけるのが難しいデータのパターンや傾向に気づき、その分析に基づいて最善の決定を下します。このテクノロジーはコスト見積もりやプロジェクト計画にも使用できるため、プロセスがさらに容易になります。

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ソフトウェア開発におけるAIの例

AIの実用化が進むにつれ、企業がより迅速かつ生産的に業務を行えるよう支援するAIの実例は数多くあります。AI は、コーディング、ソフトウェア生成、特定のガイダンスで実際に使用されています。以下は、ソフトウェア開発におけるAIテクノロジーの有名なユースケースのリストです。

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アルファコードとディープコーダー:AI でのコード記述

このプログラムはマイクロソフトとケンブリッジ大学によって開発され、コードの大規模なデータベースを移行して独自のものを作成しました。現在のところ、1 つのプログラムにつき 5 行のコードしか記述できません。

一方、AlphaCodeはコーディングコンテストの参加者の上位54％に入っています。これは、問題解決に多くの創造性を必要とする点で印象的です。コードが優れているかどうかは、入力されたデータによって決まります。これは、そのトピックに精通していれば、人間が簡単にできることです。

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Diffblue: ユニットテストオートメーション

Diffblue は教師なし学習を使用してユニットテストを実行します。このプログラムは、AI を使用してコードの単体テストを行うオックスフォードコンピュータサイエンス部門によって開発されました。これらのテストは数秒で完了し、人的労力も最小限で済みます。また、ユニットテストはプロセスの重要な部分であるため、開発者にとってはアップグレードの価値があります。これらの学習方法の違いについては、こちらをご覧ください。

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マイクロソフトのVisual Studio IntelliCode、GithubのCopilot: AI支援開発

このプログラムは、AIを使用して、以前のエントリに基づいて推奨を行うことで生産性を向上させます。書類のオートコンプリートや、携帯電話の単語候補のようなものと考えてください。マイクロソフトは、これらの推奨事項は GitHub 上の 100 以上の星を獲得した何千ものプロジェクトから得られたものだと述べています。

Githubのコパイロットも同じ目標を掲げて構築されています。数百万行のコードでトレーニングされており、Visual Studio Code の拡張機能としてダウンロードできます。

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H2O: 予測用

H20は、AutoML機能を備えたエレガントでシンプルなフレームワークです。アルゴリズムとハイパーパラメータを実行して最適なモデルを作成します。統計アルゴリズムと機械学習アルゴリズムをサポートし、正確な予測を行います。

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Google ML キット:モバイルアプリの最適化

このツールには、顔認識、テキスト認識、バーコードスキャン、オブジェクトトラッキング、翻訳などによく使用されるAPIが付属しています。iOS や Android 向けの複雑なモバイルアプリを開発したいなら、必須のパッケージです。

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現在の障害と将来の展望

ほとんどの業界でAIの改善と活用が進んできましたが、完璧ではありません。では、AI の限界と今後の方向性について見ていきましょう。

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トレーニングデータが使用できない: 多くの機械学習アルゴリズムでは、特定のテーマをトレーニングして理解を深めるために、サンプルデータが必要です。ソフトウェアエンジニアリングでは、人間のプログラマーが成功裏に達成したことから学習し、特定の状況でそれを再現できるように、AI に意味のあるコードを入力する必要があります。しかし、アクセスできるデータはそれほど多くありません。Github にあるようなオープンソースのリポジトリに行くのは自然なことのように思えますが、これらのリポジトリの多くには派生的な問題を引き起こすライセンスが付いています。

リソース要件: AI アルゴリズムは、学習リソースを増やすことによってのみ改善できます。リソースに対する需要は、学習段階と活用段階ではさまざまな影響を及ぼします。リソースの制限により余分なコストがかかり、研究に悪影響を及ぼす可能性があります。そのため、AI のブレークスルーが発生する可能性はほとんどありません。

AI とユーザー間のインターフェース: クライアントのマシンではなくリモートサーバーで作業する場合、使いやすさが問題になることがあります。特に小さなことについて、AI が遅延を引き起こした場合、開発者は焦るでしょう。たとえ十分な速度があったとしても、AIはプログラマーのワークフローにシームレスに溶け込み、邪魔にならない方法を見つける必要があります。

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の未来 ソフトウェア開発におけるAI 明るく見えます。時間が経つにつれて、機能を改善するプログラムにフィードするためのコードとデータが確実に増えるでしょう。しかし、データが爆発的に増加すると、防ぐ必要のあるセキュリティ上の懸念が生じます。今後、あらゆる業界でテクノロジーがさらにアップグレードされ、新たな影響が見られるでしょう。わくわくしますね。

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最後の言葉

ソフトウェア開発におけるAIの全体像を見ると、テクノロジーがソフトウェア開発にどれほど革命をもたらしたかが簡単にわかります。Diroxはこのテクノロジーを利用して、ソフトウェアプロジェクトを構築する際のスピードと生産性を向上させています。ビジネスプロジェクトを創造的に発展させ、競合他社の一歩先を行きたい場合は、当社の専門コンサルタントに連絡して、プロジェクトを予定通り、予算、品質どおりに納品してください。

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