あらゆるエンジニアリングの役割においてデベロッパーのエクスペリエンスを変革

※この投稿は米国時間 2024 年 7 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

昨今のようなペースの速いソフトウェア開発環境の中で、デベロッパーは、野心的に設定された目標、複雑なテクノロジー、優先順位の度重なる変更によってフラストレーションを感じることがあります。しかし、迅速に成果物を仕上げ、効率的に運用し、堅牢なセキュリティを確保しなければならないというプレッシャーは高まる一方です。これらの障壁を克服する方法があるとしたらどうでしょうか。プロジェクトに新しいエネルギーを注入し、チームを活性化し、成功への道を切り開く方法があるとしたら？

生成 AI は、変革をもたらすものとして、そして開発のあらゆる面で生産性を高める起爆剤として存在感を高めています。この記事では、ソフトウェア開発において AI が特定のタスクや役割をどのように変革しているかをご紹介します。

AI がもたらすフルスタックの影響

ソフトウェア開発には、顧客に評価されるプロダクトを生み出すことに焦点をあてたさまざまなエンジニアリング分野が含まれます。たとえば、アプリケーション開発、DevOps、サイト信頼性、ML、データ、セキュリティ、QA、ソフトウェア アーキテクチャなどです。これらすべての分野で生産性を高めることが可能なテクノロジーを想像してみてください。AI は、デベロッパーがソフトウェアの構築、運用、セキュリティ確保を行う方法に変革を巻き起こしており、AI の導入によって組織でのイノベーションをこれまでにないレベルに引き上げることができます。

コードにとどまらないメリット: ソフトウェア開発の新たなフロンティア

コード生成ツールは、ボイラープレート コードの作成、コードの補完、関数やクラス全体の生成といった機能を持ち、テクノロジー カンファレンスで注目を集めるトピックとなっています。コード生成ツールを活用することで、デベロッパーはより高度な設計やロジックに集中できますが、メリットはコード生成だけにとどまりません。

構築: イノベーションを加速

• AI は、バグの検出、防止、修正や、テストの自動化において重要な役割を果たします。開発プロセスの早い段階で潜在的なバグを検出し、デバッグにかかる時間を大幅に短縮し、デベロッパーのエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。mabl などの企業は、Google Cloud と ML を使用してソフトウェア テストを自動化しました。AI を活用してテストの生成、実行、静的分析を行うツールが、リリース サイクルの高速化と信頼性の高いソフトウェアの作成に貢献しています。

• データ エンジニアやアナリストが分析情報の抽出に集中できるようになると、仕事の満足度が増します。Gemini in BigQuery がデータ探索、変換、クエリの理解などの複雑なタスクを高速化するため、データ エンジニアやアナリストはより戦略的な業務に時間を費やすことができます。ML エンジニアは、AI を活用することでモデルに適した特徴表現を特定しやすくなり、それがパフォーマンスの向上につながります。

• データベース管理者は、Gemini in Databases を使用してクエリパターンの解析や最適化の提案を行うことで、カスタマー エクスペリエンスを直接向上させ、最終的にアプリケーションのパフォーマンスを改善できます。

運用: 効率とレジリエンス

優れたカスタマー エクスペリエンスは、構築が完了した時点で終わるものではなく、むしろデベロッパーがコードをチェックインしたときから始まります。AI はこのプロセスを変革します。コードのデプロイ、テスト、モニタリングなどのタスクを自動化することによって、CI / CD パイプラインを最適化できます。その結果、リリースまでの期間が短縮されるだけでなく、信頼性も高まります。

運用チームは、問題が発生するとプロダクトの復元性を維持するために開発チームよりもはるかに緊急に問題を解決しなければならず、重圧にさらされがちです。Gemini Cloud Assist などの AI アシスタントは、このような状況が発生したときに極めて有益であり、システムログとパフォーマンス データを解析して、インシデントの根本原因をすばやく特定できます。これによりダウンタイムが最小限に抑えられ、システム全体の信頼性が高まります。また、SRE に AI を活用してリソースの使用状況を予測することで、インフラストラクチャを最適化し、需要に応じた十分な容量を確保できます。

セキュリティの確保: 予防的なアプローチ

DevSecOps の時代には、セキュリティは全員の責任です。セキュリティ エンジニアは、AI を活用することで、セキュリティ ログとネットワーク トラフィックをより効果的に分析して発生しうる脅威を特定し、レスポンスを自動化して、最終的にデータ侵害リスクを低減できます。Gemini in Security Operations は、脅威の検出と対応において、検索、複雑なデータ分析、修復を簡素化します。さらに、AI 搭載ツールはコードのセキュリティに関するリアルタイムのフィードバックを提供してくれるため、デベロッパーは初期段階からより安全なコードを記述でき、開発プロセスの上流にセキュリティを効果的に組み込むことができます（シフトレフト）。

DevSecOps は、開発チーム、運用チーム、セキュリティ チームの連携を重視する文化的、技術的理念です。AI は DevSecOps の補完に最適で、開発中のソフトウェアの全体的なセキュリティと信頼性にすべてのエンジニアが貢献できるようにするためのツールと分析情報を提供します。

ソフトウェアの未来を切り開く

AI がもたらす変革の力を取り入れることで、組織のイノベーションを促進できます。ただし、AI を活用した成功への道を進み、ソフトウェア開発チームを支援するには、戦略的なアプローチが必要です。お客様の組織に AI 時代の最新式アプリケーションを構築する力がどの程度備わっているかを測定するには、ソリューションの評価をお試しください。評価の最後に、推奨事項とアクション プランをお受け取りいただけます。デベロッパーの生産性と充実感を高めるためのガイド付きワークショップ、プログラムのチェックポイント、ビジネスケースを提供する Gemini Code Assist for Developers Pilot プログラムもご用意しています。Google Cloud セールスまでお問い合わせください。Google Cloud のソリューション エキスパートが、ソフトウェア開発に AI を統合する際の推奨事項、ベスト プラクティス、ガイダンスを共有いたします。ソリューションの詳細については、こちらのドキュメントをご覧ください。

-カスタマー アーキテクト Anto Joseph