AI
チームがソフトウェアを大規模に提供するための DevOps に関する 5 つのヒント – GitHub Resources
組織が DevOps の成功を模索する上で、実際には多数の課題が存在します。この情報シートでは、チームがソフトウェアを大規模に提供するための DevOps に関する 5 つのヒントを取り上げます。
GitHub と Azure の活用による AI 支援型 DevOps – GitHub Resources
GitHub プラットフォームに統合された AI 機能とセキュリティ機能に Azure を融合させ、DevOps のプラクティスがもたらす生産性とタイム トゥ バリュー (価値実現までの時間) を飛躍的に高めましょう。
GitHub の活用による AI 支援型 DevOps – GitHub Resources
この e ブックをお読みいただくと、GitHub の AI 機能とセキュリティ機能を活用してセキュリティを強化し、生産性を高め、DevOps プロセスを合理化する方法を学習できます。
この 3 部構成の学習ジャーニーに参加して好奇心を刺激し、最先端のソフトウェア開発に対する熱意を高めましょう
GitHub Copilot は世界で最も幅広く採用されている AI 開発者ツールであり、時代を先取りする革新的な組織に最適です。発見のジャーニーを開始し、GitHub をはじめとするさまざまな業界専門家から話を聞きましょう。各セッションでは、GitHub Copilot の特長や利点に加え、現実世界におけるアプリケーションにも焦点を当てます。
少しの時間の節約の積み重ねが大きな成果を生む: AMD の AI 活用事例
優れた企業やエンジニアリング チームは、エンジニアリング効率を向上させることに注力し、時間的制約を克服し効率化を図っています。
生成 AI をソフトウェア開発に導入
過去 2 年間にわたり AI は話題の中心となってきました。今や広告からエグゼクティブ・ブリーフィングに至るまで、あらゆる分野に普及しています。また、GitHub Copilot のようなツールにより、生成 AI がソフトウェア開発に変化をもたらしていることは明白です。しかし、どのように変わっていくのでしょうか。企業の開発チームは生成 AI をどう考えているのでしょうか。
初心者およびエキスパート コーダーのための AI コーディング ツール
AI コーディング ツールを使用して、初心者とエキスパート コーダーがより短期間でコーディングして優れたソフトウェアを出荷する方法
GitHub Next が Copilot Workspace をコンセプトからコードに落とし込んだ方法
問題への対処、プルリクエストの反復、プロジェクトのブートストラップなどを行う場合でも、GitHub Copilot Workspace なら、必要なものを自然言語で記述して、タスクを迅速に開始できます。
AI を大規模に導入する: コンプライアンスに準拠した、ビジネスに大きなインパクトを与える AI 戦略の策定
AI は、企業の成長を加速させ、ビジネス目標を実現するために不可欠なものになりつつあります。ただし、規制産業の企業が AI を大規模に導入する場合、より多くの複雑な課題に直面します。
エンジニアリング リーダーの AI ガイド
AI コーディングがここにあります。開発者は AI コーディングを採用し、AI コード生成向けのさまざまなツールを既に使用してコーディング能力を強化し、一部のより日常的なタスクの負荷を軽減させています。
GitHub ケーススタディ: AI による顧客サポートの強化
GitHub Copilot を使用すれば、エンジニアはお客様にとってより良いビジネス成果を組織にもたらすことができます。しかし、AI は単にエンジニアが同じ作業をより迅速に行えるようにするだけでなく、エンジニアが未踏の領域に進むことを可能にします。GitHub カスタマー サクセス チームがどのように AI を活用してお客様へのサービスをどのように向上させているか、ご紹介します。
AI コーディング アシスタント検索を絞り込む
チームを強化し、ビジネスを変革するための適切な AIが支援する開発プラットフォームを見つけましょう。Gartner が GitHub を急速な進化を続ける分野におけるリーダーとして認定した理由を説明します。
用語集: GitHub Copilot の影響を測定する
まずは、開発者による Copilot の導入と実践に焦点を当てることをお勧めします。次に、開発者の生産性が向上したら、組織にとって最も重要なエンジニアリング システムの改善を追求します。
GitHub Copilot 入門
AI のリーダー企業により設計され、サポートされている GitHub Copilot は、より速く、よりスマートにコードを記述できるよう開発者を支援する AI ペア プログラマーです。GitHub Copilot では、開発者ワークフロー全体で複数の言語をサポートしています。GitHub Copilot のパワフルな機能は、開発者が最大 55% までコーディング速度を高め*、ソフトウェア開発のペースを加速し、デベロッパーエクスペリエンスを向上させることが証明されています。
GitHub Copilot: ソフトウェア開発における AI 革命をリード
AI コーディング アシスタントを導入している開発者や企業は、これらのツールがますます正確になり、個々のニーズに合わせてカスタマイズされることを期待しています。GitHub Copilotは、コード提案の品質の大幅な向上、微調整されたモデルによるカスタマイズの強化、拡張機能によるエコシステムの成長といった点で、業界をリードしています。
GitHub Copilot の有効性を測定する方法
GitHub Copilot を利用する開発者はその価値を認識していますが、その価値を経営層に示し、継続的な支援を得るにはどうすればよいでしょうか? 最も重要なものを測定しているかどうかをどのようにして判断しますか? また、それらのメトリクスを使用して、経営陣にどのように伝えますか? これらの問いがあなたを悩ませているなら、このセッションを参考にしましょう。
Copilot Autofix のミッション: 世界中のソフトウェアを保護する
アプリケーション セキュリティの分野で、AI にできることはまだまだたくさんあります。GitHub が AI を活用して、修復作業の効率化やアラートの解釈可能性を向上させる方法を紹介します。
AI が DevOps の未来にもたらすもの
AI の可能性を最大限に活用するということは、個々のフェーズで生産性を向上させるだけでなく、ソフトウェア開発ライフサイクル全体で真の組織的価値を推進することを意味します。
AI コード生成とは
AI コード生成は機械学習モデルを使用して、コードの内容を表す入力からコードを記述し、モデルは作業中にコンテキスト ベースのコード提案を提供します。AI 生成コードは必ずしも完璧ではありませんが、そのコードは開発者がすばやく効率的にコードを記述するための適切な出発点として利用できます。
GitHub Copilot の新機能
統合開発環境内または GitHub.com に統合された Copilot は、ワークフローを強化するように設計されています。また、GitHub もユーザー エクスペリエンスを向上させる新機能を絶えず公開しています。GitHub のエキサイティングな「GitHub Copilot の新機能」ウェビナーにぜひご参加ください! 経験豊かな開発者であるか、AI 支援のコーディングを使い始めたばかりであるかにかかわらず、気づきと学びが満載のアジェンダをご用意しています。
GitHub Enterprise Cloud における Zeiss のお客様事例: 光学の精密さからデジタルの卓越性へ
1846 年に設立された Carl Zeiss AG (ZEISS) は、光学およびオプトエレクトロニクス分野のグローバル テクノロジー リーダーへと成長する過程で、数多くの変革を経験してきました。
GitHub Copilot Fridays で、世界で最も広く採用されている AI 開発ツールの可能性を探る
2 週間ごとに、GitHub エキスパートが特定のトピック、ユースケース、またはペルソナ ベースのデモンストレーションを実施し、お客様のニーズに合った最も有益な情報を提供します。定期的に最新の録画をご確認ください。
GitHub Copilot Fridays で、世界で最も広く採用されている AI 開発ツールの可能性を探る
2 週間ごとに、GitHub エキスパートが特定のトピック、ユースケース、またはペルソナ ベースのデモンストレーションを実施し、お客様のニーズに合った最も有益な情報を提供します。定期的に最新の録画をご確認ください。
GitHub Copilot Fridays で、世界で最も広く採用されている AI 開発ツールの可能性を探る
2 週間ごとに、GitHub エキスパートが特定のトピック、ユースケース、またはペルソナ ベースのデモンストレーションを実施し、お客様のニーズに合った最も有益な情報を提供します。定期的に最新の録画をご確認ください。
GitHub Copilot Fridays で、世界で最も広く採用されている AI 開発ツールの可能性を探る
2 週間ごとに、GitHub エキスパートが特定のトピック、ユースケース、またはペルソナ ベースのデモンストレーションを実施し、お客様のニーズに合った最も有益な情報を提供します。定期的に最新の録画をご確認ください。
GitHub Copilot Trust Center
GitHub は、GitHub Copilot を開発してイテレーションを行うときに、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、および透明性を最優先することによって、開発者と組織がその可能性を最大限に引き出すことを可能にします。
🚀お客様とつながる特別な機会: GitHub のエンジニアと直接対話しリーダーシップについて知るチャンスです!🚀
GitHub の活用を次のレベルへ引き上げる準備はできていますか? GitHub のエクスペリエンスを実際に構築しているエンジニアとつながり、GitHub のエンジニアリング リーダーシップについて知る貴重な機会です。参加枠に限りがあるため、先着順となります。この機会を活かして、チームが GitHub をどのように活用しているかを紹介し、待望の新機能を提案することで、プラットフォームの未来を形作りましょう。
AI が支援するソフトウェア開発の導入
AI が支援する GitHub Copilot の新機能や料金プラン、Copilot Trust Center がどのように AI に関する質問にお答えしているか、詳細をご確認ください。
AI ポリシーとガバナンスで開発者を支援する
現代の開発者組織には、AI ツールの適切な使用を明示する詳細なポリシーが必要です。開発者は既にプライベートおよび仕事の両方で AI を使用しており、これらのポリシーは、コードの整合性とセキュリティを保護し、生産性を向上させ、AI ツールのベスト プラクティスの効率的な使用を促進する機会となります。
GitHub Copilot の使用に対する信頼を確立する
新しいテクノロジーを業務に統合するときには、必ずいくつかの重要な疑問が生じます。ここでは、業務用に GitHub Copilot を評価する際にお客様から寄せられる最も一般的な質問に答えます。
GitHub Copilot がデータを処理する方法
GitHub Copilot の導入を検討するとき、GitHub Copilot がどのようなデータを収集し、そのデータがどのように使用、転送、保存されるのか、またそのデータのライフサイクルがどのように管理されるのか、疑問に思うかもしれません。このガイドでは、GitHub Copilot のデータ パイプラインについて説明し、可能な限り正確なコードの提案と応答を提供するために使用されているデータの安全性がどのように保たれているのかを説明します。
GitHub Copilot の影響を測定する
GitHub Copilot は、開発者がより良いコードをより速く、より楽しく書くのに役立ちます。私たちは、お客様やパートナーと共に、その影響を測定する方法を継続的に学習しています。たとえば、GitHub および外部リサーチャーは両者とも GitHub Copilot が提供した制御実験やフィールド調査でプラスの効果を確認しました。
検出はすなわち修正されることを意味する: 大規模なセキュリティ負債に対処する
ソフトウェアの脆弱性は時間の経過とともに蓄積され、セキュリティ負債を生み出します。従来の AppSec ツールでも問題を特定することはできますが、専門知識の不足や時間的制約のため、問題の修正は依然として困難となっています。
Copilot Autofix でセキュリティ負債を返済
GitHub のお客様は、セキュリティの脆弱性の膨大なバックログに対処しなければならないことがよくあります。これらに対処するには時間がかかり、新しい開発に集中できなくなります。
GitHub Copilot X でコメント主導型開発を超える
GitHub Copilot は最も人気のある生成 AI クラスの 1 つであり、開発者はわずか数コメントでクラスと関数全体を作成できます。これにより、開発者は集中力を維持し、より大きな問題の解決に注力できます。
エキスパートとの Q&A セッション: AI ベースのコーディング ツールの影響を測定する
結果は次のとおりです: AI は正式に存在するようになり、GitHub Copilot は AI 開発者のツール群の戦いの先頭に立っています。(既に 20,000 を超える組織と百万を超える開発者が採用しています)。
GitHub で複雑さを軽減して速度を向上させる
新しいプロジェクトを開始しようとしている場合、立ち上げて軌道に乗せるまでに時間がかかり、開発サイクルが遅くなることがあります。そこで、プロセスを合理化し、すぐに生産性を高めることができたらどうでしょうか。
GitHub Copilot を使用して、より少ないコードでより多くのコードを記述する
あまり認めたくはありませんが、開発者でいることでストレスが溜まることもあります。定型句コードの記述に正規表現構文の調査、さらには増え続けるフレームワークのリストと、混乱してしまうような基準があり、ペースを維持するだけで精一杯です。そんな状況を救済するツールがあります。
開発者の生産性と満足度: 生成 AI がどのような変化をもたらすか
開発者の生産性の向上は、開発者がより迅速にコーディングし、より長い時間作業に集中して、優れたソフトウェアを構築するという最も重要な目標で有意義な進歩を達成できるようにするツールを活用することから始まります。