人工知能は、私たちが5番目の産業革命として知っているものの燃料です。多くの産業に影響を与え、混乱させるその能力は、事実上比類のないものです。ソフトウェアの開発とテストに関しても同様です。
自己書き込みコードはまだ広く商業化されたテクノロジーではありませんが、ソフトウェアの作成とテストでは自動化がより普及しています。このアプローチは、AIの採用が増えるにつれてさらに強力になります。
AIプロセスをトレーニングして、ソフトウェアを監視し、タスクを自律的に実行し、学習したパターンに基づいて自動調整を行うことができます。このようなアプリケーションは、設計から展開まで、ソフトウェア開発とテストの複数の領域に影響を与えます。
ソフトウェア開発におけるAIの役割
ソフトウェア開発における人工知能と機械学習はさまざまな形をとります。一般的な用途には、特定の入力または出力に基づいて決定を下す機能を備えた自動プロセスの拡張が含まれます。たとえば、展開スクリプトをエラー監視サービスに関連付けることができます。本番ブランチでエラーが発生した場合、本番サーバーの安定性を確保するためにコミットをロールバックまたはロールフォワードできます。手動による介入は必要ありません。サーバーのマイナーな問題やダウンタイムに対応するためにスタッフを待機させる必要がなくなるため、それだけでもSLAに劇的な影響を与えます。
ソフトウェア開発とテストの多くの分野は、AIの導入と使用からすでに恩恵を受けています。この記事では、AIがさまざまな側面でこの分野をどのように変えているかについてのほんの数例を紹介します。
ソフトウェア設計
ほとんどのソフトウェアソリューションは、発見フェーズから始まります。要件について話し合うために、クライアントや顧客とのミーティングは数え切れないほどあります。さらに、開発者は、新しいシステムまたは機能セットを設計するときに、これらの要求を解釈します。クライアントの要求は、さまざまな方法で提供および解釈できます。プロセスを適切に整理しないと、作業がすぐに混乱する可能性があります。 e
自然言語処理の進化のおかげで、AIは、INCOSE Guide for Writing Requirementsなど、標準に対する要件を含むドキュメントを解釈できます。ドキュメント内の欠落した要素、あいまいな要素、または一貫性のない要素を検出すると、すぐにフラグが立てられます。
このアプローチは、多くの時間とお金を節約できる可能性があります。誤解された、または矛盾する要件は、ソフトウェア設計の問題の最も一般的な原因です。このような問題は、すべての開発プロセスに影響を与える可能性があります。したがって、できるだけ早くそれらを取り除くことが重要です。
自動コード生成
開発者は、ボイラープレートコードの記述に多くの時間を費やしています。フレームワーク、ビルドスクリプト、プリプロセッサなどの時間節約ツールを使用しても、繰り返しの多いコードを大量に作成する必要があります。 GmailのAIを利用したスマート作成機能は、メールの内容に基づいてテストを提案します。同じアプローチがIDEやその他の開発者ツールにも当てはまります。 AIを活用したコード提案は、開発者が以前のソリューションの構造に基づいて、既存のソフトウェアの新しいコンポーネントをすばやく簡単に作成するのに役立ちます。
コードを書く時間を節約するだけではありません。このようにして、プロジェクト全体でコードの一貫性を確保します。一部のプロジェクトには、ビルドプロセスの一貫性を向上させるためのリンターまたはフォーマッターが含まれています。ただし、AIベースのコード提案ツールはさらに一歩進むことができます。これらは、コードフォーマットを超えた特定のデザインパターンを適用します。そうすれば、開発プロセスが速くなり、コードの一貫性が高まります。
自動ソフトウェアテスト
ソフトウェアテストは、QAチームにとって時間のかかるプロセスです。また、開発者自身をロードすることもできます（それ自体が戦闘になることもあります）。テストの作成、実行、および保守には多くの時間がかかります。もちろん、テストフレームワークもあります。これらは、テストに堅固な構造を提供し、ボイラープレートコードをたくさん書く必要をなくすことで役立ちます。ただし、AIで強化されたテストでは、テストデータの生成を含む自己生成テストを作成できます。
AIは、潜在的な新しいバグがコミットされるとすぐにフラグを立てることができます。まず、プロジェクトのコードベースとそのすべてのバグおよび回帰データを学習できます。次に、バグが発生する可能性のある場所についての洞察を深めます。次に、エラーを引き起こす可能性のあるコードを検出すると、コミットにフラグを立てます。このようなアプローチにより、回帰テストなどの時間のかかるテストプロセスを削減できます。発生する前にバッグを識別できます。
導入管理
AIによって強化されたもう1つの分野は、ソフトウェアの展開です。これは開発プロセスのユニークな段階であり、テスト中に見逃す可能性のあるエラーが発生する場合があります。 AIで強化された監視ソフトウェアは、壊れた展開を検出し、本番ブランチに配置されたコードを自動的に前後にロールバックして、誤ったコードがライブ環境に侵入するのを防ぎます。
問題が発生した場合に復元する時間を短縮します。また、スタッフのコストを削減して、電話をかけ続けるのにも役立ちます。
AIを活用したプロセスは、ソフトウェアランタイム設定の分析と環境構成の最適化にも適用できます。したがって、コストを削減し、より効率的なアプリを入手できます。ソフトウェアは自動的に最適化され、必要なリソースを最小限に抑え、サーバーリソースをより適切に割り当てます。
AIは、ソフトウェア開発者の働き方をすでに変えています
AIとMLの分野での開発は急速に進んでいます。機械学習はますます多くのプロセスに適用されます。ソフトウェアのテスト、展開プロセス、および監視ツールは、展開されたソフトウェアを継続的に処理します。彼らはその場でデータ使用量を収集して分析し、エラーに対応します。
ソフトウェア開発とテストでのAIの実装は、比較的初期段階にあります。しかし、それは成長しています。すべての新しいテクノロジーは、リソースを最大化し、開発タスクを容易にする方法を提供する場合、開発チームによって迅速に採用されます。バージョン管理の業界標準であるGitは、2005年に初めて注目を集めました。JavaScript操作の革命であるNode.jsは、2009年に登場しました。GoやRustなどの人気のある言語はさらに新しいものです。
これらのツールはすべて、ソフトウェア開発で一般的になりました。既存のプロセスへのAIの採用は、このレベルの取り込みに従う可能性があります。コードの提案や展開の監視などの利便性を考慮します。次に、テストの生成など、自動化された開発プロセスに適用されます。 AIは、将来の使用のために独自の軌道を提供します。その上、私たちがそれを使用すればするほど、それはより多くのデータを収集して分析します。次に、そのデータの使用方法について詳しく知ることができます。
拡張と自動化
AIは現在、ほとんどのプロジェクトで非常に初期の段階にあります。通常、開発者は既存のプロセスを強化するためにそれを適用します。また、潜在的な問題を浮き彫りにすることもできますが、それでも開発者によるレビューの対象となることがよくあります。ここで、AIは、開発者による手動レビューとともに、コードレビュープロセスの一部である可能性があります。
将来的には、AI業界が改善を続け、開発者がそれに慣れてくるにつれて、これらのプロセスにより、AI独自の分析に基づいて意思決定を行うことができるようになります。
現在、AIベースのデバッグは、コードベースの潜在的なバグまたはボトルネックを識別します。時間の経過とともに、これらのバグと修正から学習して、見つかったバグを自動的に修正できます。オートコレクトなどのテキスト処理機能ですでに確認できます。同じ機能により、開発者がよく行う単純な間違い（変数宣言の欠落、セミコロンの忘れなど）を見つけて、修正します。開発者は何もする必要はなく、それはほんの始まりに過ぎません。
ソフトウェア開発におけるAIの未来
現在、AIは比較的新しい機能です。開発者は、手動レビューと組み合わせて使用したり、決定を簡素化するために適用したりすることがよくあります。将来的には、これらのプロセスは成熟するでしょう。 AIは、それ自体で意思決定を行う権限をさらに強化されます。
AIは開発者やテスターの役割を減らすつもりはありません。それは彼らの退屈な仕事を減らし、人々が彼らのスキルをより本質的で創造的な分野に適用できるようにするだけです。