AI拡張型ソフトウェア・エンジニアリングとは？基礎からわかりやすく解説
あらゆる産業でAI活用に注目が集まっていますが、もちろんソフトウェア開発においても例外ではありません。ソフトウェア開発におけるAIの活用は「AI拡張型ソフトウェア・エンジニアリング」と呼ばれ、反復作業やテストを自動化したり、管理業務を一新したりとさらなる効率化をもたらす可能性を秘めていると注目されています。この記事では、AI拡張型ソフトウェア・エンジニアリングの概要や活用例など、2024年現在のAI活用の実情をご紹介します。
AI拡張型ソフトウェア・エンジニアリングがイノベーションを加速する
AI拡張型ソフトウェア・エンジニアリングとは、ソフトウェア開発においてジェネレーティブAIや機械学習などのAIテクノロジーを活用し、開発の効率化を実現しようとする取り組みです。AIを活用する具体的なシーンとしては、アプリケーションの設計やコーディング、テスト、検証といったプログラミング工程だけでなく、ドキュメント作成やコミュニケーションタスクなど多岐にわたります。
単純作業や反復作業をAI技術で自動化することで、開発者はイノベーションに専念できるようになり、効率化と早期デプロイに役立つほか、開発者のモチベーション向上にもつながるとされています。また同時にビジネスの成功に直結するであろう、優先度が高く、複雑な状況下での意思決定に時間と能力を割くことができ、より革新的なソリューションを生み出すことに寄与すると期待されています。
コーディング支援や文書作成、テスト自動化で導入ケースが増加
AI拡張型ソフトウェア・エンジニアリングで活用されるAIツールは、徐々に数を増やしています。特に代表的なAIツールと言えば、「ChatGPT」や「Gemini」などの生成AIで、チャット形式でプログラミングコードやドキュメントを自動生成させる活用法でしょう。同じくコーディング支援では「GitHub Copilot」や「Amazon CodeWhisperer」もよく知られています。
またAIツールの中でも、テスト自動化ツールは普及が進んでいる領域です。代表的なツールとしては、「Autify」や「MagicPod」「Selenic」「mabl」などが挙げられます。それぞれ特徴や製品との相性があるため、メリット・デメリットを把握した上で選択しましょう。
AI拡張型ツールは過度な期待のピーク期。求められるIT人材の思考力
調査会社のGartner社によれば、2027年までに企業のソフトウェア・エンジニアの50％がAI拡張型コーディングツールを使用すると予想しています。急速な発展が期待されているAI拡張型ソフトウェア・エンジニアリングですが、現段階ではまだソフトウェア開発を理解していない人が、プロダクトを開発するレベルには達していません。現在のAI技術では与えられた作業の自動化や、データまたはアルゴリズムに沿ったパフォーマンスを発揮するに留まります。システム開発の視点や、複雑なビジネスの文脈を汲み取り適切な対応策を選びとるというような、人間が自然と行うような思考と意思決定は持ち合わせていません。
そのため現代のソフトウェア・エンジニアは、AIに関する知識や活用スキルを習得したうえで、AIでは対応できない直感や推論をもとにした革命的ソリューションを生み出すことが求められると言われています。
ITフリーランスとしての活躍に、最新技術のキャッチアップを
ご紹介してきたようにAI拡張型ソフトウェア・エンジニアリングの実現で、開発者の作業負荷を軽減し、開発者の日常を変化させる可能性に現実味を帯びてきました。開発者として作業効率を上げるため、AI拡張型ツールやサービスの比較検討、導入など、AI活用の知識とスキルを磨くことも必要になってくるでしょう。
また現段階ではAIは開発者の代替にはならないまでも、開発者の仕事と市場価値を変化させる可能性があります。単純作業はAIが担うことで、開発者には創造性やビジネス的思考といった、ITスキルとは別の能力と成果が求められる時代が来るのかもしれません。こうした可能性を考慮すると、専門領域に関わらずITフリーランスの誰しもが、近い将来に影響を受けることを想定しておいたほうが賢明です。
こうした業界動向を把握し、ニーズのあるスキルの提供ができるよう備えておくことは、案件依頼の絶えないITフリーランスの必須条件でもあります。しかし日々の業務を遂行しながらのスキル研鑽、さらに業界のトレンド把握にアンテナを張り巡らせていることは、ITフリーランスが一人で行うには負担が大きすぎるとも言えます。
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