AI はデベロッパーの生産性の停滞を打ち破るが、適切な使用が条件
Google Cloud Japan Team
※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
「継続的な改善」は、テクノロジー領域で使われがちな、楽天的な表現です。「もっと良くしていこう」という意見に異論を唱える人はいないでしょう。しかし、あらゆる物や人は継続的には改善しません。成長し、停滞し、少し後退して、また成長する過程を繰り返します。「停滞期」が長く続くこともあり、さらに新たな高みへ登るためのカンフル剤が必要です。多くの組織にとって、デベロッパーの生産性は「足止め」状態が続いています。AI で状況を変えることはできるでしょうか。つい先日、Google はそれが可能だと論じる新しいホワイトペーパーを発行しました。
デベロッパーの生産性に関する話題について、2023 年の後半にソフトウェア デリバリーのパフォーマンスを測定する新しい方法についての議論が交わされました。あなたなら、ソフトウェア デベロッパーをどのように評価しますか。生産物とアクティビティのみに注目しますか。結果と影響についてはどうでしょうか。個人とチームのどちらを見るべきでしょうか。チームベースの生産活動を測定した結果を見ると、いくつかの点において成長が止まっているようです。たとえば、継続的インテグレーションや継続的デプロイのような主要なデリバリー能力は、毎年のように 30% のあたりをさまよっています。デベロッパーは、多くの作業（実際のところ、多すぎる作業）をこなすよう求められ、生産性が頭打ちになっているように見えます。何か変化が起きない限り、それは変わりません。
その変化が、実際におとずれました。生成 AI の主流化です。すでに、生成 AI は私たちの仕事を変えています。ブレインストーミングやプロトタイピングから、コーディング、インフラストラクチャの最適化まで、ついに生産性の停滞を打ち破るツールが手に入りました。この新種のツールは、ソフトウェア開発のライフサイクルの多くの部分を根本的に変え、私たちが少ない労力でより多くのことを成し遂げるのに役立ちます。
新しく発行したホワイトペーパーは、チームと組織のリーダーが対象で、デベロッパーの生産性を測定することの意味と、生成 AI がどのように役立つかについて取り上げています。また、DORA や SPACE などのフレームワークに焦点を当て、組織がデベロッパーの生産性向上に対するアプローチを評価するための質問を提供し、AI を活用したデベロッパー ツールがどのように生産性の成果を高めるかについて説明しています。チームに強力なツールを投入するだけでは、期待するメリットを享受できません。生産性についての正しい心構えを持ち、優れたデベロッパー エクスペリエンスを生み出すことで、デベロッパー向けの AI アシスタントの導入が生産性に長期間にわたる影響をもたらすと Google は確信しています。
詳細については、こちらからホワイトペーパーをダウンロードしてご覧ください。
