人工知能はソフトウェア開発業界にどのような影響を与えるでしょうか? AIはクリエイティブな労働者に取って代わることはできない

AI業界はクリエイティブなソフトウェア開発者を満足させることは決してできないでしょう。このテクノロジーは、ソフトウェア開発における人材を完全に置き換えるのではなく、従来の作業モデルで開発されたソフトウェアよりも堅牢で安全なソフトウェアの作成を支援するように設計されています。

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350人以上の人工知能研究者を対象とした調査によると、45年以内に機械があらゆるタスクで人間を上回る可能性は50％あるという。また、以下の点では機械が人間よりも優れていると推定されています。

• 翻訳言語（2024年まで）

• 論文執筆（2026年まで）

• 自動車の運転（2027年まで）。

• ベストセラー本を書く（2049年までに）。

• 人間の仕事のすべてを自動化する（今後120年）

「AIロボット」はもはや流行語ではなく、多くの企業にとって当たり前のものとなっています。ロボットと人工知能は今後数年のうちに世界を支配すると予想されており、専門家たちはこれを実現するために昼夜を問わず取り組んでいます。

モバイル アプリはテクノロジーへのアプローチ方法を変えました。モノのインターネットは私たちの家庭にも浸透しており、照明を消すなどの作業をアプリ経由で遠隔操作できるようになりました。しかし、人工知能 (AI) は次のステップに進み、これらのテクノロジーはより高速になり、世界中のユーザーにとってよりアクセスしやすくなっています。

ソフトウェアは人類社会の基本的なインフラとなっています。 Snapchat が提供する拡張現実や仮想現実の製品であろうと、Amazon のドローン配達であろうと、それらはすべてそれぞれのソフトウェア システムに依存しています。 Forrester Research は 25 のアプリケーション開発および配信チームを調査し、回答者は AI によって自動テスト ソフトウェア、アジャイル テスト自動化、開発、およびソフトウェアの助けを借りたロボットの動作方法が改善されることを確認しました。これらのロボットは、誰も想像できないほど早くソフトウェアの専門家になり、日常的なタスクをスピードアップし、生産性を向上させる可能性があります。

開発者を支援する

人工知能の破壊的技術は、開発者をより賢くする可能性があります。機械学習により、日常のタスクの処理方法が改善されます。逆に言えば、日々の業務から継続的にデータを取得することで、人工知能を強化することができます。 Agile や DevOps の取り組みがあっても、アイデアをコードに変換することは多くの開発者にとって大きな障壁となります。 AI は、コード品質の改善に関するエキスパート システムの推奨事項と、それをソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) に適用する方法を提供することで、この問題を解決できます。 AI は、あらゆるソフトウェア モデルでより強力なテキスト認識を可能にすることもできます。開発者は、この研ぎ澄まされた認識から、より強力なコードを導き出すことができるようになります。

自動化によりテストのプロセスはすでに容易になっていますが、AI によりテストがさらに容易になります。 DevOps チームは、何かが機能しない理由と、適切に機能させる方法を見つけるために多くの時間を費やす必要があります。 AI は、開発者がデータやそのデータに取り組んだ人々を見つけるのを支援し、過去の開発ライフサイクルを参照用に提供します。このインテリジェントなプロセスにより、欠陥や以前のエラー段階が明らかになり、現在のプロジェクトを改善できるようになります。

より堅牢なアプリケーション

私たちの携帯電話、タブレット、デスクトップは、ユーザーに代わって話したり、聞いたり、感じたり、考えたりできるアプリケーションを備えた新世代のテクノロジーを採用しています。企業が収益の拡大を狙ってこのテクノロジーを導入しようとしているため、こうしたアプリケーションを使用するベンダーの数は増加しています。人工知能ソリューションとプラットフォームは、今後数年間で非常に普及するでしょう。私たちはすでに Siri や Cortana を通じてこのテクノロジーをある程度体験しており、次のステップはこれらのテクノロジーを顧客にとってさらにインテリジェントなものにすることです。

JavaScript、Ruby、Python などの従来のプログラミング言語では、テンプレートのビジネス ポリシーとベスト プラクティスのオプションが提供されます。ルールベースの学習により、単一の問題に限定されないこれらの戦略をよりスマートに実装できるようになります。従来の言語でコーディング戦略を書くのはコストのかかる作業なので、専門のコンサルタントはこの側面から利益を得ることができます。

基本的な AI はソフトウェア開発業界ではかなり前から存在していますが、実現するには開発者の介入が必要です。 AI により、アプリケーションはシナリオを自律的に学習し、反応できるようになります。より強力なバージョンの AI では学習が考慮され、よりスマートな適応が可能になります。この破壊的なテクノロジーによって可能になるディープラーニングと修正は、開発者が最も期待していることです。しかし、教師なし学習環境におけるディープラーニングアプリケーションの将来を正確に予測できる人は誰もいません。

将来に向けて

機械学習とインテリジェント適応テクノロジーにより、開発者は最も情熱を注ぐ分野について新たな方法で考えることができるようになります。この考え方を養うことは、挑戦であると同時に贈り物でもあります。私たちが知っているアルゴリズムによって制約される従来の開発モデルでは、直線的に進歩する必要があります。機械学習アルゴリズムでは、従来の方法で考えることはできません。 Stack Overflow や GitHub など、さまざまな方法で、ソフトウェア エンジニアは開発コミュニティの集合的な知恵を通じて大きな影響力を獲得します。開発者はビジネス目標に集中し、ビジネス戦略を理解し、SDLC を前向きな考え方で捉えることができます。このようにして作成されたソフトウェアは、さまざまな状況や範囲に非常に柔軟に対応します。

人工知能は独自のソフトウェアを作成できるのでしょうか?

人工知能デバイスがユーザーのニーズに基づいてプログラムを自動的に作成できるようになるまでには、まだ長い時間がかかります。コンピューターはまだ、完全で成熟したコードを生成し、既製のソフトウェアを独自に構築できるほど成熟していませんでした。これは開発者に自分の仕事に対する自信を与えるものとなるはずです。この業界は創造的な開発者に取って代わることは決してありません。人工知能テクノロジーは、従来の環境よりも堅牢で安全なソフトウェアを作成できるように設計されています。しかし、QA と開発作業の性質には大きな変化が見られるでしょう。

多くの開発者は、テストがソフトウェア配信ライフサイクル全体の中で最も重要なフェーズであると考えています。実際、自動化の出発点は手動テストケースであるなどと誰かに言われても信じてはいけません。デジタル加速の時代において、制作の品質は最も重要です。企業は、テストの自動化を改善し、高品質を実現するために AI プラクティスを実装します。