AIがソフトウェアエンジニアリングをどのように強化できるかについて知っておくべきことすべて

翻訳者 |李睿

レビュー | Chonglou

AI 拡張ソフトウェア エンジニアリングは、人工知能とソフトウェア エンジニアリングを組み合わせた概念的な分野です。人工知能と従来のソフトウェア エンジニアリング手法を組み合わせ、ソフトウェアの開発および作成方法も変更します。

従来のソフトウェア開発は、すべて開発者による手動コーディングです。永続的な影響を与えるソフトウェアの作成については、真剣に考える必要があります。したがって、AI 拡張ソフトウェア エンジニアリングは、機械学習やデータ分析などの AI 手法を使用して、これらの開発活動の一部を強化できます。

この記事では、AI を活用したソフトウェア エンジニアリングについて詳しく説明します。

人工知能はソフトウェア開発にどのような利点をもたらしますか?

以下では、ソフトウェア開発における AI の利点について説明します。

• バグの減少: AI は、実行中のコードの各行の安全性証明を提供するのと同じように、コード内のバグを検出します。
• 問題解決: ソフトウェア開発における AI は、開発者が見つけるのが難しい複雑な問題を解決できるだけでなく、開発者が問題に対して独自の修正を加えるのにも役立ちます。
• 費用対効果: AI 強化ソフトウェア エンジニアリングには初期投資が必要ですが、時間の経過とともに処理時間とエラーの数が削減されます。
• 学習と改善: AI は問題の解決策をメモリに記録し、間違いから学習します。この段階的な改善により、将来の進歩がより望ましいものになります。
• ユーザーフレンドリーなインターフェース: ソフトウェアの最も重要な部分の 1 つはインターフェースです。ユーザーがテクノロジーをどのように使用するかを熟知しています。したがって、このインターフェースを簡単に作成することができ、ユーザーがソフトウェアを使用する際の難しさが軽減されます。

AI 拡張ソフトウェア エンジニアリングのさまざまなコンポーネントを見てみましょう。

AI 拡張ソフトウェア エンジニアリングとは何ですか?

AI ソフトウェア開発サービスには、ソフトウェア開発のさまざまな段階の AI が含まれます。各コンポーネントによりテスト プロセスの効率が向上します。

• 自動コード生成: AI はコードを自動的に作成する機能があり、パターンに基づいて不完全なソフトウェアをコーディングすることもできます。これにより、開発者の時間が大幅に節約されます。
• コードレビューと脆弱性検出: AI によって提供されるこのタイプの支援は、エラーや脆弱性を見つけ、コードをより安全にしたり改善したりする方法を提供するために事前に統合されています。その結果、高品質のソフトウェアが生まれます。
• 自然言語処理: 自然言語処理により、人は自然言語を使用してコンピューターと会話できるようになります。したがって、開発者は重要なデータを保持する立場にあります。最も重要なのは、AI 自動化ソフトウェア エンジニアリングにより、開発者の雇用機会が 20% 増加したことです。
• 予測分析: AI 強化ソフトウェア エンジニアリングでは、将来的にリスク、遅延、またはリソース管理の問題が発生するかどうかを予測できます。分析により、プロジェクトの計画と開発が改善されます。
• バージョン管理とコラボレーション: AI 対応システムは、コードへの変更をマージし、バグを検出し、コード内のすべての変更を追跡できます。これにより、チームメンバー間のコラボレーションが強化され、効果的なコミュニケーションが促進されます。
• 自動テスト: 自動テストケース生成の使用を含む AI ツールを使用したテスト。これを分析結果と組み合わせます。開発者がソフトウェアのあらゆる部分を徹底的にテストするのに役立ちます。

上記の要素を使用して、開発者がこのプロセスをスムーズに実行できるようにするために、使用されるプロセスを以下で説明します。

AI 拡張ソフトウェア エンジニアリングのプロセスとは何ですか?

AI を使用してソフトウェアを強化する手順は次のとおりです。

• 要件の計画と収集: 開発者は AI の助けを借りて、ソフトウェアが何を実行する必要があるかを確認します。さらに、AI は大量のデータを分析してユーザーの期待を理解するのに役立ちます。
• ソフトウェアの設計: AI は開発者にユーザーが必要とする機能を提供するため、ソフトウェアやその機能の設計にも役立ちます。また、ユーザーフレンドリーな優れたデザインも推奨します。
• AI をコーディングに採用する: 開発者は AI にすべてのコーディングを任せるわけではありません。アプリケーションのソースコードは依然として開発者によって作成されますが、AI が提案を行ったり、未完成のコードを作成したりすることもできます。その結果、コーディングプロセスも高速化され、開発者は AI を活用したサービスを開発することも可能になります。
• テストとデバッグ: AI 強化ソフトウェア エンジニアリングは、ソフトウェア テストの開発にも役立ちます。コード内のあらゆる問題を識別し、修正方法を提案します。したがって、ソフトウェアをスムーズに実行できるようになります。
• リリースと改善: ユーザーは、ソフトウェア配布を通じて、AI の助けを借りて開発者が構築したソフトウェアにアクセスできるようになりました。さらに、AI はこれらのアプリケーションのバックグラウンドで動作し、データを取得し、必要に応じてアプリケーションをさらに改善します。
• ユーザー サポートと分析: AI は、ユーザーが頻繁に問題に直面する場合にも役立ちます。また、不満の意見や発言を観察することで傾向を調べます。したがって、時間の経過とともに、ソフトウェア開発者は製品をよりソフトウェアフレンドリーにすることができます。

このプロセスは今聞こえるほどスムーズではなく、いくつかの課題があるでしょう。しかし、AI を活用したソフトウェア エンジニアリングには課題がまだ残っています。したがって、事前に知っておくことで、いくつかの問題を回避することができます。

AI を活用したソフトウェア エンジニアリングの課題はどれほど大きいのでしょうか?

以下では、ソフトウェア開発における人工知能の課題について紹介します。これにより、ソフトウェア開発のプロセスがより簡単かつ迅速になります。

• 複雑さ: AI とソフトウェアを組み合わせるのは、どちらも複雑なため簡単ではありません。多くの要素があり、複雑なパターンで動作するため、それらをうまく統合することは困難です。
• 倫理的問題: 人工知能は公正かつ合法であるべきです。プライバシーを尊重し、特定の製品に対する偏見を避けてください。さらに、AI を正しく機能させ、これらの標準に適合させることも、専門家にとって大きな懸念事項です。
• セキュリティ: 泥棒を防ぐために住宅のドアに強力な鍵が必要なのと同様に、AI 強化ソフトウェア エンジニアリング システムにも厳重なセキュリティが必要です。この情報はハッカーによってアクセスされ、盗まれたり破壊されたりする可能性があります。
• 依存関係: AI は便利ですが、何か問題が発生した場合、問題が解決されるまでプロセスを停止するだけです。したがって、AI をより集中的に活用する必要があるだけでなく、AI が機能しなくなった場合の緊急対策も必要です。
• 専門知識の欠如: 結局のところ、ほとんどの人はソフトウェアや人工知能の分野の専門家ではありません。両方に精通した専門家を見つけることは常に困難でした。これにより、技術的な人材が全体的に不足し、AI の開発が遅れています。

しかし、この状況は変わりつつあり、2025年までにこの業界は9,700万人以上の雇用を生み出すと予想されています。

結論

AI を活用したソフトウェア エンジニアリングは、ソフトウェアをタイムリーに提供するための効率的な方法を提供するため、さらに強力になります。それだけでなく、コーディングの自動化を促進し、ソフトウェア開発サイクルを短縮することもできます。したがって、開発者は競合他社よりも優位に立つことが保証されます。自社のソフトウェアに AI を活用したサービスを求める人にとって、AI の使い方を理解し、より専門的に開発することが必要になります。

原題: AI 拡張ソフトウェア エンジニアリング: 知っておくべきことすべて、著者: Batista Dave