AIとプラットフォームエンジニアリングがソフトウェアエンジニアリングの主流になる！
2〜5年以内に、企業ソフトウェアエンジニアの50％が機械学習を利用したコーディングツールを使用するようになる
Gartner, Inc.による2023年のソフトウェアエンジニアリングに関するハイプサイクルによると、AI拡張ソフトウェアエンジニアリング（AIASE）、AIコーディングアシスタント、プラットフォームエンジニアリングなどの革新的な技術は、今後2〜5年で主流になるだろう。
「AI拡張と機械学習 (ML) を利用したソフトウェアエンジニアリングは、ソフトウェアの作成、テスト、運用の方法を変革しており、責任あるAIの必要性が高まっています」と、GartnerのシニアディレクターアナリストであるDave Micko氏は述べています。「プラットフォームエンジニアリングなどの手法は、運用中のシステムからの洞察を開発中のシステムに注入し始めるでしょう」
これらの技術は、他の技術とともに、過剰な期待のピークを登っており、今後数年間のソフトウェアエンジニアリングに与える変革的な利益は、組織のビジネスモデルに大きな影響を与え、新しい戦略と戦術を推進する可能性があります（図1を参照）。
図1：2023年のソフトウェアエンジニアリング向けハイプサイクル
出所：Gartner（2023年11月）
AIコーディングアシスタント
Gartnerは、2027年までに企業ソフトウェアエンジニアの50％がMLを利用したコーディングツールを使用するようになると予測しています。現在5％未満であることを考えると大幅な増加です。ファウンデーションモデルに基づくコード生成製品は、複雑で長いコードを生成することができ、開発者の生産性を大幅に向上させることができます。
ソフトウェアの需要はほとんどの組織の能力を超えているため、既存の開発者は最大限に活用されており、機能を十分に迅速に構築したり、業務に満足感を得ることができません。AIコーディングアシスタントは、開発者の生産性と幸福度を高めるためのアクセラレータとして登場しています。ルーチンタスクを処理することで、開発者がより高度な活動に集中できるようにします。これにより、組織は既存のチームでより多くの機能をより迅速に提供できるようになります。
AI拡張ソフトウェアエンジニアリング
ソフトウェア開発ライフサイクルには、定型的な反復タスクが含まれます。これには、ボイラープレートの機能コード、単体テストコード、docstringなどがあります。AIASEツールはこれらのタスクを自動化します。これにより、ソフトウェアエンジニアは時間、エネルギー、創造力を機能開発などの高付加価値な活動に集中させることができます。
より生産的で、熱心で、幸せなソフトウェア開発者を生み出す以外にも、AIASEを使用する利点には、高度に優先順位付けられた複雑で不確実性の高いビジネスイニシアチブにソフトウェアエンジニアリングのキャパシティを振り分けること、品質チームが自己修復テストと非自明なコードパスを開発するのを支援すること、問題を検出し、修正を提供し、自動的にテストシナリオを生成することが挙げられます。
プラットフォームエンジニアリング
テクノロジーエコシステムの複雑さを管理するために、多くのデジタル企業はプラットフォームエンジニアリング手法を採用し、開発チームと製品チームに一貫性があり、統合された、安全なプラットフォームを提供するためのプラットフォームチームを設立しています。プラットフォームエンジニアリングは、プラットフォームユーザーがビジネス価値を提供するためのセルフサービスツール、機能、プロセスを提供することに重点を置き、コストとリスクを管理します。
Gartnerは、2026年までに、ソフトウェアエンジニアリング組織の80％が、アプリケーション配信のための再利用可能なサービス、コンポーネント、ツールの内部プロバイダーとしてプラットフォームチームを設立すると予測しています。
まとめ
以上が、AIとプラットフォームエンジニアリングがソフトウェアエンジニアリングにおいて果たす重要な役割についての概観でした。Gartner, Inc.の予測によれば、AIコーディングアシスタントやAI拡張ソフトウェアエンジニアリングは、ソフトウェア開発に革新をもたらし、生産性を向上させる可能性があります。また、プラットフォームエンジニアリングは、テクノロジーエコシステムの複雑さを管理し、統合されたプラットフォームを提供することで、企業に安全かつ効果的なサービスを届ける重要な役割を果たす見込みです。
これらの新たな技術やアプローチは、ソフトウェアエンジニアリングの未来に大きな影響を与えると期待されています。企業がこれらの変革に積極的に取り組むことで、生産性を向上させ、ビジネス価値を高める可能性があります。今後、ソフトウェアエンジニアリングの領域におけるこれらの革新的な技術の進展に期待が高まります。
時代の急速な変化に追いつくために、企業各社は技術面での向上を継続する必要があります。内部DX推進やAIツール、ソフトウェアなどの導入は段階的に進めることが不可欠です。NALは数年間でDX推進やAI活用ソフトウェア開発を支援してきました。導入を検討されている場合は、ぜひNALにお問い合わせください！