ソフトウェア エンジニアリングで AI の実際の価値を引き出す方法

GitHub エグゼクティブ インサイトで公開 | 執筆者: Bronte Van der Hoorn

人工知能はソフトウェアの開発ライフサイクルを変えています。コード作成からテストの生成、ドキュメント化まで、GitHub Copilot などのツールが強力なのは明白です。そのため、この技術が加速する中、より静かな、そしておそらく永続的な疑問が注目されます。

AI が効果を最大限発揮するための適切な条件を作り出しているか?

利用率や、採用された提案の数に関して進捗状況を測定することに固執したくなります。しかし、本当の疑問は採用率ではありません。御社の AI ソリューションと事業で最も重要な作業で、どれだけ整合性が取れているのかを問うべきです。 この概念を実用的にするために、このベン図を考慮してください。

重要な 3 つの円

この図は、交差する 3 つのアイデアをまとめたものです。

1. 行う価値のある仕事: 影響の大きい仕事 ソフトウェア エンジニアリングでこれはビジネス成果の改善を促す仕事です。信頼性の向上、顧客の問題点の改善、セキュリティ強化、プライバシー態勢、迅速な市場化までの時間を考えてください。やることリストに書いてあることだけではない、ビジネスの短期的、長期的な成功に貢献することも含みます。

2. AI の恩恵を受ける仕事: AI ツール機能 これには、コード生成、プルリクエストのレビュー、エッジ ケースの特定、テストの作成などの身近な作業も多く含まれます。これらは、AI が加速させ、提案し、支援し、時にはこれらを劇的に行える領域です。

3. 効果的な AI の使用を可能にする条件: 成功の条件 3 つ目の円は、AI を純粋に効果的にする条件の作成についてです。GitHub Copilot のスケーリングに関する GitHub のガイダンスが示すように、AI による成功はツール機能が重要というだけではありません。組織の準備状況が重要です。以下が重要です。

• AI 私用について明確な意図と心理的安全がある。
• 意図に沿い、チームの仕事に関連し、実際の成功とはどのようなものかを示すトレーニングを提供する。
• 効率性だけでなく実験を推奨する。
• 責任のある使用を指導するポリシーと手順がある。
• AI ワークフローの一環として導入された変更を考慮するエンジニアリングのプロセスや責任を更新する。

つまり、AI を利用できるようにする以上のことをする必要があります。AI が効果を最大限発揮するための適切な条件を作る必要があるのです。

パワー ゾーン: すべてが集まる場所

3 つの円すべてが重なり、これらすべての要素 (適切な仕事を行う、適切なツールを持つ、適切な状態を整える) があれば、いわゆる AI Power Nexus に入ります。

テスト ケースの開発は実際の AI Power Nexus を確認するのに最適な方法です。効果の大きい仕事です。確認しましょう。AI は有能なパートナーです。確認しましょう。確かにするために、次の成功の条件を確認します。

• 最も重要な動作とエッジ ケースを理解している。
• エンジニアは AI を使用してテスト ケースを生成する方法を知っている。
• テストする必要がある規制条件を理解している。
• テスト ケースは自動 CI/CD パイプラインに統合されている。

3 つの円がすべてチェックされていれば、AI Power Nexus に入ったということです。

フラストレーション領域: 円が欠けている場合

Nexus にいない場合、影響、ツール導入、条件の間の不整合によりフラストレーションを感じている可能性が高いです。

• ツールに関するフラストレーション: 重要な業務と適切な条件を得ているが、ユース ケースには不十分である。 *条件に関するフラストレーション: 重要な業務と強力な AI ユールがあるが、チームにはトレーニングや信頼が不足していたり、他のプロセスでツールがどのように適合するのか明確でなかったりする。これは時として、“GitHub Copilot はインストールしたものの、これを使用して何をすべきか誰も知らない”という問題になる場合があります。 *効果に関するフラストレーション: ツールは機能していて、組織は適切な条件を整えているが、チームは効果の大きい仕事に AI を使用することができた。これは、効率の向上は測定可能かもしれないが、未開発の可能性が残されているところです。

リーダーにとっての真の機会

結局のところ、チームが AI を使用して最大の効果を得るための条件を作り出すことを優先するという姿勢を受け入れる必要があります。次を自問してください。

• ツールをデプロイするだけでなく、適切な条件を有効にしていますか? (成功条件)
• チームは、どの業務が実際に変化をもたらしているのか明確にしていますか? (重要な仕事)
• 有意義に支援する可能性のあるところに AI を使用していますか? (AI ツール機能)

また、それら条件を作り出すことにエネルギーを向けるのが早ければ早いほど良いです。つまり、この変革の波からより深い満足感とより大きな長期的効果が実現するということです。そこで、チームが AI を使用して最大の効果を発揮するための条件をどのように作り出せるのかを今日から考えてください。

---

GitHub での AI やその他のイノベーションの戦略的役割について、さらに詳しく知りたいですか? エグゼクティブ インサイトで、テクノロジーとビジネスの将来について、ソート リーダーシップの詳細をご覧ください。