ソフトウェア開発とは

ソフトウェア自体は、コンピューターに何をすべきか伝える一連の指示またはプログラムであり、ハードウェアに依存せず、コンピューターをプログラムで制御できるようにします。

ソフトウェア開発の目標は、効率的で再現性のある安全な方法でユーザーのニーズとビジネスの目的を満たす製品を作成することです。ソフトウェア・デベロッパー、プログラマー、ソフトウェア・エンジニアは、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）と呼ばれる一連のステップを通じてソフトウェアを開発します。人工知能を活用したツールと生成AI は、ソフトウェア開発チームがコードを作成およびテストするのを支援するためにますます使用されるようになっています。

現代の企業はしばしばDevOps モデルを用いています。これは、より高品質なアプリケーションやサービスの提供を加速させるための一連の実践、プロトコル、テクノロジーです。DevOpsチームは、ソフトウェア開発チームとITオペレーションチームの作業を組み合わせて自動化します。DevOps チームは、継続的統合と継続的デリバリー(CI/CD) に重点を置いています。これは、オートメーションを使用して小規模で頻繁な更新をデプロイし、ソフトウェアの性能を継続的に向上させるプロセスです。

ビジネスであれ何であれ、現代生活の多くはソフトウェア・ソリューションに依存しています。個人的な業務や仕事を遂行するために使用される電話やコンピューターから、家庭や企業などにサービスを提供するユーティリティー会社で使用されているソフトウェア・システムまで、ソフトウェアは至る所に普及しており、ソフトウェア開発はこれらのアプリケーションやシステムを実現する上で重要なプロセスです。

ソフトウェアの種類には、システム・ソフトウェア、プログラミング・ソフトウェア、アプリケーション・ソフトウェア、組み込みソフトウェアなどがあります。

• システム・ソフトウェア は、オペレーティング・システム（OS）やディスク管理、ユーティリティー、ハードウェア管理、そのほか操作に必要な中核機能を提供します。
  
  
• プログラミング・ソフトウェア は、プログラマーにツールを提供します。たとえばテキスト・エディター、コンパイラー、リンカー、デバッガー、コードを作成するためのその他ツールなどです。
  
  
• オフィスの生産性を上げるスイート、データ管理ソフトウェア、メディア・プレーヤー、セキュリティー・プログラムなどの アプリケーション・ソフトウェア （アプリケーションまたはアプリ）は、ユーザーが特定のタスクを完了するのに役立ちます。アプリケーションは、小売Webサイトでの買い物やソーシャル・メディア・サイトでのコンテンツの操作に使われるようなWebおよびモバイル・アプリケーションも指します。
  
  
• 組み込みソフトウェアは、通信ネットワーク、車、工業用ロボットなど、一般的にコンピューターと見なされないデバイスの制御に使われます。こうしたデバイスやソフトウェアは、IoT（モノのインターネット）の一部として接続される場合があります。

ソフトウェアは、カスタム・ソフトウェアまたは商用ソフトウェアとして設計できます。カスタム・ソフトウェア開発とは特定のユーザー、部門または組織に対してソフトウェアを設計、作成、展開、保守するプロセスです。

対照的に、既製の商用ソフトウェア（COTS）は幅広い要件に対して設計されているので、パッケージ化して市販・配布できます。

プログラマー、ソフトウェア・エンジニア、ソフトウェア開発者は、主にソフトウェア開発を行います。これらの役割は、コードの記述やソフトウェアのテストなど、相互に影響し合い、重複し、似たような要件を有しています。それらの間のダイナミクスは、開発部門や組織によって大きく異なります。

プログラマーまたはコーダーはソースコードを書き、コンピューターがデータベースのマージやオンライン注文の処理、通信の送信、検索の実行、文章や図表の表示といった特定のタスクを行うようプログラムします。また、ソフトウェアをデバッグおよびテストして、ソフトウェアにエラーが含まれていないことを確認もします。

通常、プログラマーはソフトウェア・デベロッパーやエンジニアの指示を解釈し、C++、Java™、JavaScript、Pythonなどのプログラミング言語を使用して実装します。

ソフトウェア・エンジニアは、ソフトウェア・アプリケーションを設計、開発、テスト、および保守します。ソフトウェア・エンジニアはマネージャーとして、プロジェクト・マネージャー、プロダクト・マネージャー、他のチームメンバーと協力して問題解決に取り組み、実際のシナリオやビジネス目標を検討します。ソフトウェア・エンジニアは、ソフトウェアを開発する際にシステム全体を考慮し、オペレーティング・システムがソフトウェア要件を満たし、さまざまなソフトウェアが相互に通信できることを確認します。

エンジニアは、新しいソフトウェアを構築するだけでなく、デプロイされたアプリケーションを監視、テスト、最適化します。ソフトウェア・エンジニアは、パッチ、アップデート、主要な機能の作成とデプロイメントを監督します。

ソフトウェア・エンジニアと同様、ソフトウェア開発者はソフトウェアを設計、開発、テストします。エンジニアとは異なり、通常、特定のプロジェクトベースに焦点を当てています。

開発者は特定されたエラーの修正プログラムを担当する、ソフトウェアのアップデートで開発者チームと協力する、または新しいソフトウェアの特定の側面の開発を担当する場合があります。ソフトウェア開発者はエンジニアと同じスキルの多くを必要としますが、システム全体の管理を任されることは多くありません。

ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）は、開発チームが高品質でコスト効率が高く、安全なソフトウェアを作成するために使用する段階的なプロセスです。SDLCのステップは以下の通りです。

• 計画
• 分析
• デザイン
• 導入
• テスト
• 導入
• 保守

これらのステップは相互につながっていることが多く、組織が使用する開発モデル、ソフトウェア・プロジェクト、企業に応じて、順番に、または並行して完了する場合があります。プロジェクト・マネージャーは、入手可能な参考情報とプロジェクトの目標に基づいて開発チームのワークフローを調整します。

SDLCには次のタスクが含まれていますが、これらのタスクは組織の運営方法に応じてSDLCのさまざまなフェーズに配置される場合があります。

計画と分析の最初のステップは、ユーザーのどのようなニーズを満たすためにソフトウェアを設計すべきか、そしてそのソフトウェアがビジネス目標にどのように貢献するかを理解することです。要件管理や分析または要件の収集中に、利害関係者は、パフォーマンスや顧客データ、過去の開発からの洞察、企業のコンプライアンスやサイバーセキュリティー要件、利用可能なITリソースなどの研究および制度的知識を共有します。

このプロセスにより、プロジェクト・マネージャーと開発チームは、プロジェクトの範囲、技術仕様、タスクとワークフローの編成方法を理解できるようになります。

プロジェクト要件を確立した後、エンジニアや開発者、その他の利害関係者は技術要件を検討し、潜在的なアプリケーション設計をモックアップします。開発者はまた、どのアプリケーション・プログラミング・インターフェイス (API) がアプリケーションを他のアプリケーション、システム、ユーザー・インターフェイスと接続するかを確立します。その際、既存のAPIを使用できることもあれば、新しいAPIが必要になることもあります。

このステップでは、チームがソフトウェアの初期モデルを構築して予備テストを実施し、明らかなバグを発見します。DevOpsチームは、SysMLやUMLなどのモデリング言語を使用して、設計の初期検証、プロトタイピング、シミュレーションを実施できます。

ソフトウェア開発チームは、モデリングによって得られた知識を使用して、設計を機能する製品に変えるコードの作成を開始します。従来、コードの記述は手動で行われていましたが、組織ではコードを生成し、開発プロセスを高速化するために人工知能 (AI) を活用するケースが増えています。

品質保証（QA）はソフトウェア設計をテストするために実行されます。このテストでは、コードの欠陥と、エラーやセキュリティーの脆弱性の潜在的な原因を探します。DevOpsチームは自動テストを使用して、開発プロセス全体を通じて新しいコードを継続的にテストします。

ソフトウェアの統合、デプロイメント、またはリリースとは、ユーザーがソフトウェアをできることを意味します。その導入には、データベースとサーバー構成の設定、必要なクラウド・コンピューティングのリソースの調達、および本番環境の監視が含まれます。開発チームは、リソースのプロビジョニングを自動化するために、コードとしてのインフラストラクチャー（IaC）ソリューションを使用することがよくあります。このようなオートメーションは、スケーリングの簡素化とコスト削減に役立ちます。

多くの場合、組織は新製品を一般にリリースする前に、ベータテストなどの暫定リリースを使用します。これらのテストでは、製品はテストとフィードバックのために特定のユーザーにリリースされ、公開リリースの前に、担当チームがソフトウェアの予期せぬ問題を特定して対処できるようにします。

導入後も、DevOpsチームはソフトウェアの性能の監視とテストを継続し、可能な限り保守と最適化を実施します。継続的デプロイメントと呼ばれるプロセスを通じて、DevOpsチームはサービスの中断を引き起こすことなく、アップデートやパッチのデプロイメントを自動化できます。

開発者とユーザーはソフトウェア開発プロセスを詳細に記録することで、アプリケーションのトラブルシューティングやその使用ができるようになります。また、記録はソフトウェアのメンテナンスやテスト・プロトコルの開発にも役立ちます。

ソフトウェア開発モデルとは、チームがソフトウェア開発に採用するアプローチまたは手法です。このモデルは、プロジェクトのワークフロー、タスクとプロセスの完了方法とチェック方法、チームのコミュニケーション方法などを指示します。

プロジェクト・マネージャーは開発モデルを選択する際、プロジェクトの範囲、技術要件の複雑さ、利用可能なリソース、チームの規模とエクスペリエンス、リリースの期限、予算を考慮します。

一般的なソフトウェア開発モデルには次のようなものがあります。

ウォーターフォールは、計画、要件収集からデプロイメント、保守まで、一連の直線的なステップを設定する従来のソフトウェア開発モデルです。ウォーターフォール・モデルはアジャイル手法に比べて柔軟性が低くなります。ステップが完了していない場合、開発が遅れる可能性があり、問題が発見された場合に前のステップに戻すのに多くの場合、コストと時間がかかります。このプロセスは、変数がほとんどない単純なソフトウェアでは有益です。

このモデルは、V 字型のフレームワークを作成します。「V」の 1 つの脚は SDLC のステップに従い、もう 1 つの脚はテスト専用です。ウォーターフォール・アプローチと同様、V字型モデルは直線的な一連のステップに従います。

主な違いは、V字型の開発では、開発を進めるために完了しなければならない関連テストが各ステップに組み込まれていることにあります。堅牢なソフトウェアのテストには、コードの問題を早期に特定するのに役立ちますが、ウォーターフォール効果と同じ欠点もあります。つまり、柔軟性が低く、前のステップに戻すのが困難な場合があります。

反復モデルでは、開発の繰り返しサイクルに焦点を当てており、各サイクルは特定の要件と機能に対応します。開発の各サイクルまたは反復によって機能が追加および改良され、以前のサイクルから情報が提供されます。反復モデルの原則、主に作業の循環的な性質は、他の形式の開発にも適用できます。

ソフトウェア開発に対するこの反復的なアプローチでは、大規模なプロジェクトを小さな「スプリント」または消費可能な機能に分割し、増分開発を通じてそれらの機能を迅速に提供します。継続的なフィードバック・ループは欠陥の発見と修正に役立ち、チームはソフトウェア開発プロセスをより流動的に進めることができます。

DevOpsアプローチは、アジャイル・モデルをさらに発展させたものです。DevOpsは、開発チームとオペレーションチームの作業を組み合わせ、オートメーションにより高品質ソフトウェアの提供を最適化します。DevOpsは、チーム全体の可視性を高め、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じて、すべての利害関係者からのコラボレーションとインプットを優先します。

また、オートメーションを使用して新製品やアップデートのテスト、監視、デプロイを行います。DevOpsのエンジニアが採用する反復的なアプローチとは、ソフトウェアを継続的にテストし、最適化することで性能を向上させることです。

このプロセスは、計画段階には重点を置かず、特定の開発条件に影響される適応プロセスに重点を置くアジャイル開発の一種です。RADは、考えられるすべてのシナリオを計画することよりも、実際のユーザーからのフィードバックを受け、デプロイメント後にソフトウェアを更新することを優先します。

スパイラル・モデルは、ウォーターフォール・アプローチと反復アプローチの両方の要素を組み合わせています。ウォーターフォール モデルと同様に、スパイラル開発モデルでは、明確な一連のステップが示されます。しかし、プロセスを一連のループまたは「フェーズ」に分割することで、開発チームはプロセス全体を通してソフトウェアをより柔軟に分析、テスト、変更できるようになります。

これらのモデルの視覚的表現は、計画と要件収集の最初のステップを中心点として、渦巻きの形をとります。各ループまたはフェーズは、ソフトウェアの配信サイクル全体を表します。新しいフェーズの開始時に、チームは要件を変更したり、テストを検証したり、必要に応じてコードを調整したりできます。スパイラル・モデルはリスク管理上のメリットをもたらすもので、大規模で複雑なプロジェクトに最適です。

アジャイル開発の一種であるリーン開発は、製造業の原則と実践を取り入れ、それらをソフトウェア開発に適用します。リーン開発の目標は、SDLCのあらゆるステップで無駄を削減することです。これを実現するために、リーン・モデルでは、開発のあらゆる段階で品質保証の基準を高く設定し、フィードバック・ループの高速化を優先し、意思決定の官僚的なプロセスを排除し、正確なデータが入手可能になるまで意思決定の実施を遅らせます。

従来のアジャイル開発はソフトウェアの最適化に重点を置いていますが、リーン開発もこの目標を達成するために、開発プロセスの最適化に重点を置いています。

他のすべての開発モデルとは異なり、ビッグバンド開発は、しっかりとした計画段階から始まりません。作業は時間、労力、リソースに基づいて行われます。つまり、時間、人員、資金が利用可能になったときに作業が開始されるということです。開発者はプロセス全体を通じて、絞り込んだ要件を組み込むことによりソフトウェアを作成します。

ビッグバン開発は迅速なプロセスですが、計画フェーズが限られているため、ユーザーのニーズを満たさないソフトウェアが作成されるリスクがあります。このため、ビッグバン・モデルは、すぐに更新できる小規模なプロジェクトに最適です。

ソフトウェア開発を活用して競合他社との差別化を図り、競争上の優位性を獲得するには、ソフトウェアのデプロイメント、品質、効率を向上できる手法とテクノロジーに精通していることが求められます。

ソフトウェア開発には、技術スタックの異なる部分やデプロイメント環境に対応したさまざまな種類があります。これらのタイプには次のようなものがあります。

クラウドネイティブ開発は、クラウド環境でアプリケーションを構築およびデプロイするためのアプローチです。クラウドネイティブ・アプリケーションは、マイクロサービスと呼ばれる再利用可能な個別のコンポーネントで構成されます。これらのマイクロサービスは、より大規模なアプリケーションをコンパイルするために使用される構成要素として機能し、多くの場合、コンテナにパッケージ化されています。

クラウドネイティブの開発と DevOps や継続的統合などのプラクティスが連携するのは、俊敏性と拡張性を共通して重視しているからです。クラウドネイティブ・アプリケーションは、 インフラ・アズ・コード(IaC) による自動プロビジョニングやより効率的なリソース利用などのクラウド・コンピューティングのメリットを組織が活用できるようにします。

ローコードは、最小限のハンドコーディングでアプリケーションをより迅速に配信できるようにする、ソフトウェア開発への視覚的なアプローチです。ローコード・ソフトウェア開発プラットフォームは、技術的経験の浅いユーザーでもアプリケーションを作成し、ソフトウェア開発に貢献できるような視覚的な機能を提供します。

経験豊富な開発者も、組み込み済みのアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）と事前構築済みのコード・コンポーネントを使用することで、ローコード開発のメリットを享受できます。これらのツールは、ソフトウェア開発の高速化を促進し、コーディング経験がほとんどないプロジェクト・マネージャーやビジネス・アナリストが開発プロセスに関与する場合などに発生するボトルネックの一部を排除できます。

フロントエンド開発は、ソフトウェアのユーザー向けの部分の開発です。これにはレイアウトやインタラクティブ要素の設計が含まれており、ユーザー・エクスペリエンスに大きな役割を果たします。フロントエンドの開発が不十分でユーザーがフラストレーションを感じる場合、たとえ技術的には機能していても、ソフトウェアが失敗する可能性があります。

バックエンド開発は、ソフトウェアが機能するために必要なサーバー側のロジックやインフラストラクチャの構築など、ユーザーには見えない側面に関係します。バックエンド開発者は、ソフトウェアがどのようにデータにアクセスし、管理し、操作を行うかを決定するコード、フロントエンドと確実に連携するようにデータベースを定義および維持する方法、API を設定および管理する方法などを決定するコードを記述します。

フルスタック開発者は、フロントエンドとバックエンドの両方の開発に関与し、開発プロセス全体に責任を負います。フルスタック開発は、ソフトウェアの実行と保守の技術的側面とユーザー・エクスペリエンスとの間の隔たりを埋めて、開発に対するより包括的なアプローチを作成するのに役立ちます。

人工知能（AI）ツールは、ソフトウェア開発においてますます重要な役割を果たしています。AIは例えば、新しいコードの生成、既存のコードとアプリケーションのレビューとテストや、チームが新しい主要な機能を継続的にデプロイするのに役立ちます。AIソリューションは、人間の開発チームの代替品ではありません。むしろ、これらのツールは開発プロセスを強化し、より生産的なチームとより強力なソフトウェアを作るために使用されます。

生成AIは、自然言語プロンプトやコードの文脈に基づいてコードのスニペットや完全な関数を作成できます。技術専門家は、大規模言語モデル (LLM) テクノロジー、自然言語処理(NLP)、ディープラーニング・アルゴリズムを使用して、既存のソース・コードの膨大なデータセットで生成 AI モデルをトレーニングします。このトレーニングを通じて、AIモデルは一連のパラメーターの開発を開始します。これによりモデルは、コーディング言語、データのパターン、異なるコード間の関係を理解していきます。AI搭載のコード・ジェネレーターは、次のような方法で開発者を支援します。

開発者がコードを作成しているときに、生成AIツールは書かれたコードとそのコンテキストを分析し、次のコードラインを提案できます。適切であれば、開発者はこの提案を受け入れることができます。最も明らかなメリットは、開発者の時間を節約できることです。これは、あまり経験のないコーディング言語や、しばらく使用したことがないコーディング言語を使用する開発者にとっても便利なツールになり得ます。

開発者は、特定の平易な言語プロンプトでAIツールに直接プロンプトを送ることができます。これらのプロンプトには、プログラミング言語、構文、開発者がコードに実行させたい内容などの仕様が含まれます。生成AIツールはコードの一部または関数全体を生成し、次に開発者はそのコードをレビューして、必要に応じて編集します。これらの修正は、モデルをさらにトレーニングするのに役立ちます。

生成AIツールはコードをあるプログラミング言語から別のプログラミング言語に変換できるため、開発者の時間を節約し、手作業によるミスのリスクを軽減できます。これは、COBOLをJavaに変換する場合など、アプリケーションを最新化するときに役立ちます。

AI搭載のコード生成は、従来のインフラストラクチャーやソフトウェアをクラウドに移行する際に伴う反復的なコーディング作業を自動化するのにも役立ちます。

開発者は、既存のコードでテストを生成し、実行するよう生成AIツールにプロンプトすることができます。AIツールは、人間の開発者よりも多くのシナリオを迅速にカバーするテストを作成できます。AI搭載の監視ツールは、ソフトウェアのパフォーマンスをリアルタイムで把握し、将来のエラーを予測することもできます。

また、AIツールは大規模なデータセットを分析する能力を通じて、データ内のパターンや異常を発見し、潜在的な問題を発見するために使用できます。AIツールがテストや監視を通じて問題を発見した際に、エラーやバグの修復を自動化できます。AIは、開発者がコードとパフォーマンスの問題に積極的に対処し、ソフトウェアのオペレーションのスムーズな運用を維持するのに役立ちます。

生成AIは、DevOpsチームが継続的統合・継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインを最適化するのに役立ちます。CI/CD パイプラインを使用すると、コードの変更を中央リポジトリに頻繁にマージでき、定期的なコード更新を迅速に配信できます。CI/CDは、開発チームが品質保証を継続的に実施し、コードの品質を維持するのに役立ちます。このプロセスのあらゆる側面を改善するためにAIが使用されます。

開発者はAIツールを使用して、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じて行われたコードの変更について管理し、それらの変更が正しく実装されていることを確認できます。AIツールを使用すると、デプロイメント後もソフトウェアのパフォーマンスを引き続き監視し、コードを改善すべき領域を提案できます。さらに、AIツールは、開発者がサービスを中断することなく新しいコードを実稼働環境にシームレスに統合することで、新しい主要な機能をデプロイするのに役立ちます。また、ソフトウェアに変更が加えられた後に、ドキュメンテーションを自動的に更新することもできます。