背景
近年、生成 AI がソフトウェア開発会社にとって強力なツールとして台頭したことは疑いの余地がありません。Gartner によると、2027 年までに製造業者の 30% が製品開発効率を高めるために生成 AI を使用する予定です。
ソフトウェア コーディング プロセスのさまざまな側面を自動化し、ビジネスの生産性を加速する機能を備えています。このタイプのテクノロジにより、開発者は新しいコードの作成、既存のコードの最適化し、またはデバッグを支援することもできます。 私たちのブログ投稿では、生成 AI が開発チームのソフトウェア コードを支援する 方法を調査します。さらには、生成 AI とローコードを組み合わせることで、開発者はまったく新しいペースで強力なアプリケーションを構築できるようになり、従業員の生産性と価値がこれまで以上に向上し、開発プロセスの時間とコストの両方が削減されます。
生成AIとローコードとは何ですか?
生成 AI は、学習したパターンやデータに基づいて新しいデータを作成したり、出力したりできる人工知能の一種です。最新のテクノロジーでは、データから学習し、元のデータに似た新しいオリジナル コンテンツを生成するように設計されたアルゴリズムが使用されています。生成 AI は、音楽やアートの作成から自然言語処理や音声合成に至るまで、幅広いアプリケーションで使用されています。「機械学習」という用語は AI と同じ意味で使われる可能性があるため、人工知能と機械学習の違いと、それぞれのテクノロジーをいつ使用するかを認識することが重要です。
OpenAI の大規模言語モデルベースのChatbotである ChatGPT のリリースにより、最近、生成 AI ツールが報道で大部分を占めています。これらのツールは、統計的手法を使用してテキスト、コード、画像、さらにはビデオなどのコンテンツを作成します。例を挙げると、ChatGPT はテキストを生成し、Stable Diffusion は画像を生成し、Phenaki はビデオを生成します。 開発作業中で、生成 AI は、「画面上のデータ レコードを降順に並べ替える Java 関数を作成します。」などの自然言語テキスト プロンプトからコードを作成します。 出力はコードになります。
ローコードは、ドラッグ アンド ドロップのビジュアル インターフェイスを使用して、完全なエンドツーエンド プロセスのワークフローとアプリケーションを作成できる開発のタイプです。ビジネス プロセス モデル図を使用してワークフローを計画し、ドラッグ アンド ドロップ コンポを追加します。ローコード ツールは、パフォーマンスが高く、安全な方法で基礎となるコードを生成します。出力は、完全なエンドツーエンド プロセスのアプリケーションとワークフローです。
ソフトウェア開発における生成 AI の主な利点
生成 AI には、ソフトウェア開発において次のようないくつかの利点があります。
・効率: ソフトウェア開発における生成 AI の最も重要な利点の 1 つは、反復的で時間のかかるタスクを自動化できることです。
・コード品質の向上: 生成 AI は、潜在的なエラーやバグをより重大な問題になる前に特定することで、コード品質の向上に役立ちます。コードを迅速に分析し、効率を向上させるための変更を提案できます。
・スピード: 生成 AI はソフトウェア開発プロセスを大幅にスピードアップします。コード記述の一部を自動化することで、開発者はアプリケーションをより迅速に作成できるようになり、企業は製品をより早く市場に投入できるようになります。
・スケーラビリティ: Generative AI は、開発者が大量のデータとユーザーを処理するスケーラブルなアプリケーションを作成するのに役立ちます。AI アルゴリズムを使用してコードを最適化することで、アプリケーションの効率が向上し、増大するユーザー ベースの要求に適切に対応できるようになります。
・イノベーション: ジェネレーティブ AI は、開発者が可能性の限界を押し上げる革新的な新しいアプリケーションやソフトウェア製品を迅速に作成するのに役立ちます。
生成 AI、その他のタイプの人工知能、機械学習 (ML) には多くの利点があるため、特に現在チーム メンバーがビジネスにいない場合は、これらのテクノロジの利点を享受するには専門家の知識に頼ることが重要です。これらのニッチなスキルセットを備えています。そうは言っても、AI および ML コンサルティングの恩恵を受けるためにテクノロジー パートナーとの提携を検討する企業が増えています。
生成AIがソフトウェア コードで開発者をどのようにサポートできるか
コード生成
生成 AI がソフトウェア コードを支援する最も重要な方法の 1 つは、コード生成です。このテクノロジーを使用すると、開発者は特定のパラメーターに基づいてコード行を生成するようにモデルをトレーニングできるため、コーディング プロセスがより効率的かつ生産的になります。
これは、反復的なタスクや定型コードを作成する場合に特に便利です。たとえば、開発者は生成 AI モデルをトレーニングして新しい Web アプリケーションを作成できます。アプリケーションの機能、設計、および技術要件に関する情報をモデルに提供することにより、モデルはアプリケーションのコードの大部分を生成できます。このプロセスにより、開発者は時間と労力を節約し、アプリケーション開発の他の側面に集中できるようになります。
コードの最適化
生成 AI がソフトウェア コードとコード スニペットを支援するもう 1 つの方法は、コードの最適化です。このテクノロジーにより、開発者は機械学習アルゴリズムを使用して既存のコードを分析し、改善できる領域を特定できます。これには、冗長コードの特定、パフォーマンスの向上、アプリケーションのメモリ使用量の削減などが含まれます。
例として、開発者が特定のタスクを実行するコードを作成した場合、生成 AI モデルはコードを分析し、効率を向上させるための変更を提案できます。このモデルは、コードを合理化する方法を提案したり、より少ないコードで同じ結果を達成するための代替アプローチを推奨したりすることもあります。
デバッグ支援
最後に、生成 AI は開発者にデバッグ支援を提供することでソフトウェア コードを支援します。デバッグはソフトウェア開発と製品テストに不可欠ですが、時間がかかり、困難な場合があります。生成 AI は、コードを徹底的に分析し、潜在的な問題を特定することで、開発者がバグを特定して修正できるように支援します。
たとえば、開発者が Web アプリケーションに取り組んでいてバグに遭遇した場合、生成 AI モデルがコードを分析して問題の根本原因を即座に特定できます。その後、モデルはバグを解決するためにコードに可能な修正を提案することができるため、企業は問題を迅速に解決し、より早く市場に投入できるようになります。
全体として、生成 AI は、ソフトウェア開発のさまざまな側面を急速に変革し、ソフトウェア開発者、エンジニア、テスターの生産性の向上を高めるエキサイティングなテクノロジーです。
コードを生成する生成 AI の例
コード生成専用に開発された生成 AI アルゴリズムの例は次のとおりです。
・Neural Code Comprehension: このアプローチでは、ニューラル ネットワークを使用して、大規模なコードベースを分析することでコードの書き方を学習します。ネットワークがコードの書き方を学習すると、トレーニングされたコードと同様の新しいコードを生成できます。
・Deep Coder: このシステムは、機械学習と自然言語処理を組み合わせて使用し、ユーザーの要件に基づいてコードを自動的に生成します。ユーザーが必要な機能の概要を入力すると、DeepCoder が対応するコードを生成します。
・Code Transformer: このアプローチでは、深層学習を使用して、既存のコードベースを分析することでコードを自動的に生成します。CodeTransformer は、トレーニングされたコードに類似した新しいコードを生成したり、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コードを変換したりするために使用できます。
生成 AI はコードを生成する際に非常に役立ちますが、人間の開発者を完全に置き換えることはできないことに注意することが重要です。生成 AI アルゴリズムは機能するコードを生成できますが、人間の開発者と同じレベルの創造性、直観力、問題解決スキルを備えていません。
ソフトウェア開発における生成 AI ユースケースのその他の利点
タスク自動化のサポートとコード品質の向上に加えて、生成 AI がソフトウェア開発会社にどのように役立つかについて、追加の利点をいくつか紹介します。
・セキュリティの強化: Generative AI は、コード内の潜在的な脆弱性を特定することで、アプリケーションのセキュリティを向上させることができます。
・自然言語処理: 生成 AI を使用して自然言語テキストと自然言語プロンプトを分析することができ、アプリケーションがユーザーのクエリをより効果的に理解して応答できるようになります。たとえば、OpenAI のような企業は、生成 AI を使用して、ユーザーのクエリに対して人間のような応答を生成できる GPT-3 などの高度な自然言語処理モデルを開発しています。
・生産性の向上: 人工知能の主な利点の 1 つは、人間よりも効率的に何かを実行するテクノロジーを備えていることです。AI を活用したプロセスを導入すると、ビジネスの生産性が向上し、チーム メンバーが特定のタスクにかかる時間を節約できます。自動化が導入されると、従業員は生成 AI を活用して他のビジネスの優先事項に集中できるようになります。
生成 AIとローコード: 4 つの重要な事実
生成 AI とローコード ツールがどのように連携するかについて知っておくべき 4 つの重要な点を見てみましょう。
生成 AI はローコード開発を高速化します。
ローコード開発は高速です。生成 AI により、作業がさらに高速化されます。それは、すでに強力でパワーアップしたエンジンにニトロブースターを追加するようなものです。
さらに、ローコードにより、生成 AI の制限の多くが解消されます。たとえば、生成 AI はコードを書くことができますが、通常は単純なアプリケーション用に断片的にしか記述できません。ローコードは、特に広範な AI を活用したプロセス自動化プラットフォームにネイティブな場合、セキュリティ、パフォーマンス、相互互換性、バグの有無などに関するベスト プラクティスが組み込まれたエンタープライズ グレードの開発ツールを提供します。これは、コードを迅速に構築できるだけでなく、エンタープライズ規模のアプリケーションや自動化を迅速に構築できることを意味します。
これらのツールの補完的な長所と短所の別の例を次に示します。生成 AI に関する一般的な問題は幻覚です。これは、アルゴリズムがシーケンス内のコードの次の単語、数値、または要素の予測から自信を持って間違った答えを提供する場合を指す派手な用語です。これらの予測は必ずしも真実であるとは限りません。開発者はこれらの問題を追跡してデバッグし、そのために必要な知識を得る必要があります。これにより、ローコードが自然に提供するガードレールがなければ、開発プロセスが遅くなる可能性があります。幻覚はローコードでも発生しますが、コンポーネントが事前に構築されており、それを使用すると問題が発生するのが難しいため、その発生ははるかに少なく、適切に調整されたモデルを使用するとほぼ排除できます。
生成 AI とローコードはより効果的に連携します: 4 つの例
説明はもう十分です。生成 AI とローコードを組み合わせて何ができるかの例をいくつか示してみましょう。
・テキスト補完: 生成 AI とローコードを組み合わせることで、基本的な顧客サービス要求への対応など、より大きなプロセスのコンテキスト内でチャット ボットを簡単に導入したり、従業員が送信前に確認できる電子メールを生成したりできます。
・PDF からインターフェイスを構築する: 前述したように、生成 AI はデザインを構築することもできます。これをローコードと組み合わせて、適切に動作するコードを使用して PDF から完全なインターフェイスまたはフォームを生成することができ、幻覚をチェックする必要はありません。
・ワークフローを生成する: これが別のオプションです: ローコード プラットフォームに請求管理などの領域のワークフローを構築する指示を与えます。作業コードとプロセス全体を表す視覚的なビジネス プロセス モデル図を含むワークフローが数秒で生成されます。ワークフローが完璧でない場合は、システムにプロセス モデルを更新し、基礎となるコードを再度構築するように要求することで対応できます。そこから、他のローコード ツールやプロセス自動化ツールを使用して自動化を完了できます。
・セルフサービス分析: 自然言語処理を使用してデータ ソースをクエリする AI を活用したプロセス プラットフォームを使用すると、チームは数秒でレポートを作成できます。また、ローコード開発を通じてプロセスを迅速に変更し、業務運営を改善する方法について実践的な洞察を提供することもできます。これは、プラットフォーム アプローチの重要性と、AI とローコードを併用することの威力を強調しています。
生成 AI とローコードにより開発を民主化できます。
過去数十年にわたり、アプリケーション開発の対象は、コンピューター サイエンスの学位を取得した人々を超えて、独学の開発者、ブートキャンプの卒業生、市民開発者を含むように拡大してきました。
人工知能とローコードは、アプリケーション開発への参加を個別に、または組み合わせてさらに民主化します。生成 AI を使用すると、新人プログラマーが初歩的なコードを作成できます。コードにエラーがなく、適切に実行され、セキュリティのベスト プラクティスに従っていることを確認するには依然として専門知識が必要ですが、経験豊富な開発者にとって生成 AI は時間を大幅に節約できます。
ローコードは、プロおよび一般開発者の開発を民主化します。一般開発者は、ビジネス プロセス モデル内の要素をドラッグ アンド ドロップするだけで完全なアプリケーションと自動化を作成でき、プロの開発者は、共通の共通言語でビジネス パートナー向けのプロセスを計画できます。AI に対するローコードの利点は、前述したように、ドラッグ アンド ドロップ コンポーネントが事前に構築されていることです。ローコードを使用すると、幻覚、セキュリティの問題、パフォーマンスの低下などの AI エラーを心配する必要がありません。
ローコードと組み合わせた生成 AI は、開発の民主化をさらに強化します。前述のワークフロー生成の例を考えてみましょう。生成 AI とローコードを組み合わせることで、新しいローコード開発者はビジネス チームと協力し、自然言語でワークフローを生成し、フィードバックを収集し、別の自然言語クエリでワークフロー図を迅速に更新できます。
コードの品質とガバナンスのためのガードレールが必要です。
生成 AI とローコードにより開発が民主化されるため、強力なガバナンスを維持することが重要です。幸いなことに、ローコードは問題を防ぐための自然なガードレールを提供します。優れた AI を活用したプロセス プラットフォームのローコード コンポーネントは事前に作成されているため、開発者がセキュリティの脆弱性や信頼性の低いまたは未知の依存関係を含むコードをデプロイしたり、ソリューション全体のパフォーマンスや保守性を低下させるコードを適用したりすることを防ぎます。これにより、コードに生成 AI を単独で使用することで発生する可能性のある多くの問題が回避されます。
AI を活用したプロセス プラットフォーム上で作成された AI 生成のローコードは、さらに多くのガードレールを提供します。エンタープライズ グレードのプラットフォームは、承認を定義および強制し、プラットフォーム上に構築されたデジタル ソリューションに関する適切なガバナンスを確保する機能を提供します。例として、アーティファクトを変更または使用できるユーザーの定義、モジュール性と機能の伝播の制御、および機能の定義などです。それはデータ要素のプライバシーになります。
AI を活用した強力なプロセス プラットフォームには、コードが適切にテストされ、本番環境で何も中断されないことを保証するために、展開プロセスの周りに組み込みのガードレールも提供されます。このため、プラットフォームのアプローチを採用することが重要です。問題の発生を防ぐためのツールはすでに利用可能です。
生成 AI とローコード: 新しいレベルの可能性
ローコードは広く普及しています。それは確立されています。エンタープライズ グレードの AI を活用したプロセス プラットフォームには、開発を大幅に容易にする強力なツールが組み込まれています。生成 AI がこれまでにないスピードで物事を加速するにつれて、両方のツールを組み合わせることで、市民の発展と強力なガバナンスが可能になります。
これは、開発を劇的に改善し、エンドツーエンド プロセスの真の徹底的な見直しにつながる強力な共生です。
出典：kms-technology、appian