デジタル製品に命を吹き込む方法を変える（PwC主催）

PwCのエンジニアリングチームのリーダーたちのGenAIとSDLCに関連したテーマで質疑応答を行いました。

SDLCの様々な段階に’ideation(ideation)’、’planning(planning)’、’build(build)’、’operate(operate)’などが言及されていますが、特に’operation’段階でGENAIの適用を通じて効率を高めることができる機会が最も高いそうです。

ビルド」段階は二番目に影響を受ける段階と予想しましたが、コード生成ツール(Code Whisper)のような技術導入による効果と懸念についての議論が続きました。 速いコード生成と自動化のメリットとともに、エンジニアリング基本技術の重要性と能力低下の可能性についての懸念も言及されました。

以下は詳細な質疑応答の内容です。

• SDLCにおける自動化
  Gen AIツールを使用して製品機能やバックログアイテムを生成するソフトウェア開発プロセスのタスクを自動化することについての議論が行われ、生成型AIツールは、製品マネージャー、プロジェクトマネージャー、ビジネスアナリストにコンテキストと例を提供するのに役立つことが言及されました。
• SDLCの測定指標
  チームがテクノロジーを導入する際の成功を評価する上で重要な指標は、スピードです。速度と品質が重要なメトリックとして強調され、GenAIはこのメトリック測定の肯定的な改善を支援し、チームがツールを使用することよりも、チームが生成するアウトプットの価値に重点を置くことを強調しました。
• アジャイルと今後の動向
  アジャイルの方法論について言及し、組織が変化する技術に適応する必要性を強調します。
  変化する環境と継続的な技術進歩の市場でそれを受け入れるマインドセットの必要性を強調し、チームは新しいツールと作業方法に対してオープンでなければならないと述べました。
• テストとAI
  特に、合成データの生成とテストケースを実行するためのコードを作成するためのAIの役割について話し合いました。 合成データの生成は価値があるものの、一般的な解決策ではないことを認め、テストと検証のためのコラボレーションと大規模なデータプールの使用は依然として重要であると述べました。
• 顧客導入とトレンド
  クラウド導入と比較して、クラウドは選択の領域である一方で、クラウド導入とは異なり、SDLCでGen AIをスキップすることはできないことが強調されました。

SDLCの領域だけでなく、Gen AIは急速に発展しており、楽観的な部分と懸念すべき部分を考える必要があるとのことです。Gen AIを革新の機会として捉え、この機会を抑圧してはならず、幻覚(Hallucination)の発生率が減少し、モデル推薦をうまく実行できるように信頼できるGen AIに進化し、さらに加速されることでしょう。 約1年後、AIの信頼性が大幅に向上することを期待し、技術の持続的な発展は、業界のポジティブな変化をもたらすだろうと展望しました。

今後約5年間、SDLCを革新し、自動化するための様々なフレームワークと技術が発展すると予測し、今後5～10年間、量子コンピューティングと新しいアーキテクチャの導入が予想され、これによるソフトウェア開発及び様々な産業に大きな変化が予想されると述べました。

このような未来に対する興味深い展望と同時に、楽観的な見通しと同時に、信頼性及び革新技術の規制に対する懸念を表明し、すべての質疑応答を締めくくりました。