生成AIで開発者の生産性を向上させる9つの方法

ソフトウェア開発は、すでに生成AIツールが大きな影響を及ぼしている分野のひとつです。多くのメリットがあり、これらのツールを採用している企業は現在、大幅な生産性の向上を実現しています。McKinsey社の調査によると、ソフトウェア開発者は生成AIを使うことで、コーディング作業を最大2倍の速さで完了できるといいます。

当然のことながら、このコンサルティング会社の調査では、複雑なコーディング・タスクは生成AIの使用によって深刻な影響を受けないことが判明したため、開発者を置き換えるAIに関する懸念は安全に解消できます。しかし、AIがチームの生産性を飛躍的に向上させ、開発者体験を改善できる「低空飛行の果実」のようなユースケースもあります。

しかし、生成AIツールがどのような影響を与えているかを説明する前に、方法論、フレームワーク、ベスト・プラクティスを使用して開発者の生産性を向上させることについて、より一般的な内容について説明します。生成AIはツールベルトの中の1つのツールにすぎません。

従業員の生産性のサブセットである開発者の生産性の測定は、多面的な課題を表しています。記述されたコードの行数や作業時間などの従来の指標では、複雑なワークフローの複雑さを捉えるのが困難なことがよくあります。これらは、開発者の作業の品質や広範な影響を適切に反映していない可能性があり、適切な評価には顧客満足度などの外部要因を組み込む必要がある場合があります。開発者の生産性は単なるコード生成を超えていることを認識することが重要です。燃え尽き症候群のリスクを軽減しながら、一貫して顧客を満足させる高品質の成果物を提供することが含まれます。燃え尽きた開発者は、通常非生産的な開発者です。

DevOps研究・評価指標（DORA）は、導入頻度、リードタイム、平均回復時間などの指標を含み、ソフトウェア提供の効率を評価する指標となります。これらの開発者の生産性メトリクスにより、エンジニアリング・マネージャーや最高技術責任者（CTO）は、個人とチームの性能を正確に測定できるようになります。

広く採用されているJiraのようなプロジェクト管理ツールは、進捗状況を追跡し、タスクを管理し、貢献度分析を容易にします。SPACEフレームワークのソフトウェア・エンジニアリング、生産性、分析、コラボレーション、効率性の実装により、ソフトウェア開発に対する総合的なアプローチが提供されます。ストーリー・ポイントやリアルタイム生産性ツールなどの重要業績評価指標（KPI）は、ソフトウェア・デベロッパーの生産性を一貫して測定および向上させるためのベンチマークとして機能します。

生産性の測定を個人のパフォーマンス以外に多様化するには、チーム・ダイナミクスの包括的な理解が必要です。GitHubのような連携プラットフォームは、オープンなコミュニケーション、共同のコード・レビュー、簡単に促進できるプル・リクエスト文化を促進する触媒として機能します。このようなプラットフォームは、チームメンバーがお互いから学ぶことを可能にするだけでなく、スキル向上のための共同スペースも提供します。新機能の戦略的な導入と高品質のコードの一貫した提供は、製品の競争力を強化するだけでなく、エンド・ユーザーの満足度にも大きく貢献します。

DevOpsは、開発とオペレーションの実践をシームレスに統合し、ソフトウェア開発ライフサイクルの効率を最適化する変革的な手法として登場しました。DevOpsは、開発チームとオペレーションチームの間のコラボレーションを促進することで、プロセスを合理化し、リードタイムを最小限に抑え、デプロイメントの頻度を高めることを目指しています。そうすることで、継続的なイノベーションと改善を促進する環境への道が開かれます。DevOpsは、ボトルネックに対処し、技術的負債を先見的に管理するのに役立ち、開発者が満足して業務を進めるための作業環境を実現します。

エンジニアリング・マネージャーは、定期的に貢献分析を実行し、この情報を使用して新しいツールを統合し、従業員エクスペリエンスに関する懸念に対処することで、開発者の生産性にとって適した環境を構築できます。YES（Your Engineering Success）モデルの採用は、チーム内で前向きで協力的な文化を育み、イノベーションと創造性を促進する環境を育むことの重要性を強調しています。この包括的なアプローチにより、個人およびチームの性能が向上するだけでなく、労働力全体の幸福度も促進される方法で開発者の生産性が測定および最適化されることが保証されます。

AIでワークフローを合理化する方法は数多くあります。ここでは、より一般的なユースケースをいくつかご紹介します。

反復作業の排除

コーディングは多くの場合単純で、時には退屈なタスクが含まれることがあり、ここで生成AIツールが威力を発揮します。標準関数の入力などの反復的で日常的な作業は、自動入力機能で迅速化できます。OpenAI社のCodexのようなツールは、自然言語の記述に基づいて、コードの行や関数全体を提案することができます。開発者が特定のドキュメンテーション形式に自動的に準拠できるようにすることで、コードのドキュメンテーションをスピードアップできます。

自然言語インターフェース

生成AIは、ソフトウェア開発ツールのための自然言語インターフェースを容易に実装できます。開発者は、自然言語コマンドを使用して開発環境、デバッグ、バージョン管理システムと対話できる可能性があり、広範なプログラミングの専門知識がない人でも利用しやすくなります。

コードの提案

また、生成AIは、コードを作成する際に文脈に即した提案、説明、ガイダンスを提供することで、初心者を支援することもできます。これにより、新人開発者の学習曲線を加速し、ソフトウェア開発へのアクセスを多くの人に提供できます。

コードの改善

生成AIは、冗長な部分や非効率な部分を特定することで、既存のコードの改善を提案します。これにより、長期にわたるコードの品質と性能を維持することができます。AIが提案するソリューションを実装することで、特定するのが困難だった問題も、より迅速に発見して修正することができ、自動的に実行することもできます。

コード翻訳

生成AIはコードをある言語から別の言語に翻訳することもでき、コード変換やアプリ最新化プロジェクトを合理化します。例えば、COBOLをJavaに変換してレガシー・アプリケーションを更新します。

コード・テスト

テスト・ケースの自動作成に生成AIを活用できます。コードを分析し、テストインプットを生成することができるため、テストカバレッジを改善し、開発プロセスの早い段階で潜在的な問題を特定することができます。

バグ検出

大規模なコード・ベースを分析することで、生成AIはソフトウェア開発チームがバグを特定し、さらには自動的に修正するのを支援します。これにより、ソフトウェアの堅牢性と信頼性が向上し、開発サイクルが短縮されます。

パーソナライズされた開発環境

生成AIは、個々の開発者の好みやコーディング・スタイルに適応するパーソナライズされた開発環境を構築するのに役立ちます。これにより生産性が向上し、プログラマーにとってコーディング体験がより快適になります。

強化ドキュメンテーション

生成AIは、コードの機能を要約し、アルゴリズムを説明し、コンテキストを提供することで、エンジニアリング・チームのドキュメンテーション生成を支援します。これは、プロジェクトのドキュメンテーションを明確かつ最新の状態に維持するのに役立ちます。

コーディングにおける生成AIは、コードのデータ・セットで訓練された機械学習モデルを活用することで機能します。これらのモデルは、プログラミング言語の構造と構文を理解することができます。

モデルの事前トレーニング

生成AIモデルは、さまざまなプログラミング言語で記述された多様なコード例を含む大規模なデータ・セットで事前トレーニングされます。事前トレーニング中に、モデルは前の単語の文脈に基づいて、コード・シーケンス内の次の単語またはトークンを予測することを学習します。このプロセスにより、モデルはさまざまなプログラミング言語に固有の構文、意味論、およびパターンをキャプチャーできるようになります。

コンテキストの理解

コーディング・プロンプトやクエリが提示されると、生成AIモデルはその入力を処理し、学習した知識を使って文脈や意図を理解します。このモデルは、変数、関数、制御構造などのさまざまなコード要素間の関係を考慮し、関連性があり構文的に正しいコードを生成します。

コードの生成

生成AIモデルは、学習したパターンと文脈の理解を使用して、コード・スニペットをアウトプットとして生成します。生成されたコードは入力プロンプトに基づいており、モデルはトレーニングされたプログラミング言語の構造とスタイルに従います。

ユーザー・フィードバックへの適応

生成AIモデルには、多くの場合、ユーザーのフィードバックに基づいて適応および改善するメカニズムが備わっています。開発者は生成されたコードについてフィードバックを提供できるため、モデルの理解を深め、将来のアウトプットを改善することができます。この反復的なフィードバック・ループは、時間の経過とともに、より正確で文脈に即したコードを生成するモデルの能力に貢献します。

コーディングにおける生成AIは強力なツールではありますが、人間の開発者の創造性、問題解決能力、専門知識に代わるものではありません。これは拡張ツールとして機能し、開発者のコーディング・タスクを支援し、提案を提供することで、開発プロセスの特定の側面を高速化できる可能性があります。開発者は責任を持って生成AIを使用し、生成されたコードを徹底的に検証し、自身の専門知識と理解でそのアウトプットを補完する必要があります。

Webアプリケーション・プロジェクトの複雑な機能の実装を担当するプログラマーを想像してみてください。複雑なデータ操作と動的なコンテンツ・レンダリングという課題に直面している彼女は、生成AIを開発ワークフローに統合してコーディング・プロセスを迅速化することにしました。まず、新機能の要件を慎重に定義し、コア・ロジックと構造をコーディング・プロンプトにカプセル化します。Web開発コードの多様なデータ・セットでトレーニングされた生成AIツールを活用し、コーディング・プロンプトを入力し、指定された要件に合わせた予備のコード・スニペットをモデルに自律的に生成するように指示します。この生成されたコードには、データ処理、イベント処理、動的コンテンツ・レンダリングの機能が含まれています。

彼女は、生成されたコードを洗練して微調整する反復プロセスに着手しました。このやり取りを通じて、彼女はAIが生成したコードがプロジェクトのコーディング規則とアーキテクチャーのニュアンスに準拠していることを確認します。生成されたコードに満足できるようになったため、それをwebアプリケーションの既存のコード・ベースに統合します。生成AIによって開発プロセスが加速されたにもかかわらず、主要な機能の正確性、応答性、信頼性を確保するためには、徹底的なテストにおける人間による検証が不可欠であることを彼女は認識しています。

生成AIをワークフローに組み込んだことで、コーディング・プロセスが迅速化されただけでなく、より高度な設計面、ユーザー・エクスペリエンスの考慮、包括的なテストにより多くの時間を割けるようになりました。このユースケースは、生成AIがいかに貴重な味方として機能し、開発者の能力を強化し、ソフトウェア開発ライフサイクルの全体的な効率と品質に貢献するかを示す好例です。

IBM® watsonx Code Assistantは、信頼、セキュリティー、コンプライアンスの原則を中核に据えながら、生成AIを活用して開発を加速します。開発者とITオペレーターは、アプリケーションのモダナイゼーションの取り組みを加速し、オートメーションを実現してIT環境を迅速に拡張することができます。Watsonx Code Assistantは、コード用に設計された最先端の大規模言語モデルを含むIBM® Granite 基盤モデルを搭載しており、自然言語リクエストまたは既存のソースコードに基づいてAIが生成する推奨を使用して、ITチームの高品質なコード作成を支援することを目的としています。