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ハムザ・アフメッド
世界初のプログラマー、 エイダ・ラブレスは、1843年、元々計算用に設計された機械をさまざまなデータ型に数値表現を割り当てることで、より汎用的なタスクを実行できるようにするという概念を提唱しました。
この画期的なアイデアは、20世紀初頭に現代のソフトウェア開発の基礎として具体化され始めました。それ以来この分野は急速に進化し、パンチカードで動作する機械から、人間の会話を模倣できる高度なバーチャルアシスタントにまで発展しました。
ソフトウェア開発が複雑化する中で、バージョン管理システムやアジャイル開発フレームワーク、そしてソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）のような、先進的なソフトウェアに対する需要を満たすためのさまざまなツールや手法が登場しました。
この記事では、次世代ソフトウェア開発の概念を探っていきます。
次世代ソフトウェア開発とは何か？
マッキンゼー社が提唱する「次世代ソフトウェア開発（Next-Generation Software Development）」は、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）のすべての段階で、効率性と品質を向上させるために、先進的な技術とツールを活用するアプローチです。これには、AIを活用した開発およびテストツールや、開発プロセスを効率化するローコード／ノーコードプラットフォームが含まれます。
ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）
アマゾン社は、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）を次のように定義しています。「ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）とは、開発チームが高品質なソフトウェアを設計および構築するために使用する、コスト効率が高く時間を効率的に使うプロセスです。SDLCの目的は、前もって計画することでプロジェクトリスクを最小限に抑え、ソフトウェアが本番稼働しているとき、そしてその後も顧客の期待に応えることができるようにすることにあります。 この手法では、ソフトウェア開発プロセスをタスクに分けそれを割り当て、完了し、測定する一連のステップを明確にします。」
今日の急速に進化する技術環境では、開発者はさまざまなプラットフォーム、技術、要件に対応するソフトウェアを構築する必要があります。
SDLCは、ソフトウェア開発プロセスを管理しやすく分割し、ワークフローを効率化し、プロジェクトの成果を向上させるための構造化されたフレームワークを提供します。
SDLCを理解することは、ソフトウェア開発の効率を高め、ベストプラクティスを実践するための鍵となります。
SDLCは通常、5つのフェーズに分かれています。次世代ソフトウェア開発を定義するツールや技術を紹介しながら、それぞれのフェーズを探っていきます。
１．計画と分析
計画フェーズでは、コスト・ベネフィット分析、スケジューリング、リソースの見積もりと割り当てなどの重要なタスクが含まれます。
このフェーズでは、開発チームが顧客、内部および外部の専門家、マネージャーなどのさまざまな利害関係者から要件を収集し、ソフトウェア要件仕様書（SRS）を作成します。この文書は期待を設定し、共通の目標を定義し、効果的なプロジェクト計画の基礎となります。
チームはコストを見積もり、タイムラインを作成し、プロジェクト目標を達成するための詳細な計画を立てます。
- 次世代ソフトウェア開発ツール：ローコード／ノーコードプラットフォーム
GUIベースのプラットフォームで、非開発者でもアプリケーションを構築でき、開発プロセスを効率化し、コーディングの要件を減らします。
２．アーキテクチャ設計
設計フェーズでは、ソフトウェアエンジニアが要件を分析し、ソフトウェアを構築するための最適なソリューションを特定します。
これには、既存のモジュールの評価、技術の選定、適切な開発ツールの選択が含まれます。エンジニアは、新しいソフトウェアを組織の既存のITインフラにどのように統合するかを評価します。
- 次世代ソフトウェア開発ツール：インフラストラクチャー・アズ・コード（IaC）
TerraformやAnsibleなどの構成テンプレートは、インフラのプロビジョニングを自動化し、デプロイをより効率的かつスケーラブルにします。
３．開発とコーディング
実装フェーズでは、開発チームが製品のコーディングに集中します。プロジェクト要件を小さく管理しやすいコーディングタスクに分解し、毎日完了できるようにして、最終製品に向かって徐々に構築していきます。
- 次世代ソフトウェア開発ツール
- マイクロサービスとAPI：モジュラーで自己完結型のコードの断片を組み合わせて大規模なアプリケーションを形成し、柔軟性とスケーラビリティを促進します。
- AIペアプログラミング：既存のコードや自然言語入力のコンテキストに基づいてコードの提案を提供するAI駆動のツールで、生産性を向上させます。
- AI生成コード：手動のコーディング作業を削減し、自動的にコードの一部を生成するAIツールです。
４．テスト
テストには、自動化された方法と手動の方法が含まれ、ソフトウェアにバグがないことを確認します。多くのチームは、コードが書かれている間に、継続的な品質保証を行えるよう、テストと開発を統合しています。
- 次世代ソフトウェア開発ツール：AIベースのテスト
AIによって駆動される自動化された単体テストとパフォーマンステストは、開発者がテストに費やす時間を大幅に削減し、テストカバレッジと精度を向上させることができます。
５．デプロイとメンテナンス
デプロイフェーズでは、最新バージョンのソフトウェアが、テスト環境から本番環境に移動され、顧客が中断することなくソフトウェアを使用し続けられるようにします。
主なタスクには、パッケージ化、環境構成、およびインストールが含まれます。
メンテナンスフェーズでは、バグの修正、顧客の問題への対応、ソフトウェアの更新管理が行われます。また、システムのパフォーマンス、セキュリティ、ユーザー体験を監視し、継続的な改善の機会を模索します。
- 次世代ソフトウェア開発ツール：自動コードレビュー
AIや事前定義されたルールに基づいてソースコードをスキャンし、コーディング標準の遵守を確保し、デプロイ前に潜在的な脆弱性を特定する自動化ツールです。
市場
マッキンゼー社によると、次世代ソフトウェア開発への投資は、資金が一般的なAIツールにシフトするにつれて減速しています。しかし、直接的な投資が減少しているにもかかわらず、次世代ソフトウェア開発ソリューションの採用は引き続き増加しています。
多くのAI投資がソフトウェア開発プロセスの向上に活用されています。生成AIの人気が急増する前から、現代の開発ツールはアプリの作成を加速させるために、AIを取り入れ始めていました。
例えば、マイクロソフト社のPower BIは、2021年早くもAIを使用して数分でアプリを生成する機能を開始しました。今日、生成AIは、開発者が最小限の入力でシンプルなゲームを作成する手助けをすることができます。
影響を受ける業界
これらの先進的なツールや技術採用は、すべてのセクターで生産性を向上させると見込まれています。ただし、厳格なフレームワーク、規制、およびプロトコルのもとで運営される業界（地理的または法的要因によって決定されることが多い）は、特に恩恵を受ける可能性が高いです。例えば、金融サービスは、地域や顧客プロファイルによって異なる規制に準拠する必要があります。このような環境でソリューションを開発することは、技術が規制要件に整合する必要があるため、時間がかかることがあります。
これらの開発プロセスの側面を自動化するツールは、開発者の負担を軽減し、エラーの可能性を減らすことができます。
影響を受ける主要な業界には以下が含まれます。
- 金融：顧客のオンボーディング、Know Your Customer（KYC）、および顧客デュー・ディリジェンスなどのプロセスに対するビジネスルールの進化は、ビジネスアナリストによって合理化され、効率とコンプライアンスが向上します。
- ヘルスケア：ツールは、患者データを扱うケース管理プロセスをカスタマイズしたり、高リスク患者のための特定のプロトコルを管理したり、新薬の開発とテストを加速したりするために使用されます。
- 製造：生産現場の管理が最適化され、新しい開発者のトレーニング時間が短縮され、生産現場の失敗が最小限に抑えられ、安全および引き渡しプロトコルが標準化されます。
- 小売：AI駆動のツールは、組織と顧客のニーズに応じた消費者向けのフロントエンドアプリケーションを迅速に作成するのに役立ちます。
次世代ソフトウェア開発の限界
次世代ソフトウェア開発ツールは多くの利点を提供しますが、導入時に組織が考慮すべきいくつかの課題もあります。カスタマイズの欠如
ローコード/ノーコードツールは、基盤となる多くの機能を抽象化することで開発を簡素化し、プロセスを迅速化します。しかし、この抽象化により、プロジェクトを完全にカスタマイズする能力が制限されることがよくあります。
また、プロジェクトに広範なカスタマイズが必要な場合、従来のコーディングやコード生成ツールの方が柔軟性を提供する場合があります。
デバッグの難しさ
多くのこれらのツールでは、開発者がバックエンドを直接管理しません。そのため、問題の診断はベンダーのサポートなしでは困難になることがあります。AIベースのツールは、特定の出力を生成した理由が不明なため、デバッグをさらに複雑にすることがあります。
この透明性の欠如は、トラブルシューティングを難しくし、時間がかかる原因となります。
コードの質
AIツールは迅速にコードを生成できますが、特に複雑なタスクにおいて非効率的または使用できないコードを生成する可能性があります。さらに、生成されたコードはセキュリティ上の脆弱性を導く可能性があります。
したがって、AI生成コードをデプロイする前に、品質およびセキュリティ基準を満たしているかどうかを確認するために、徹底したコードレビューを行うことが重要です。
AIツールへの過度な依存
一部の組織は、開発チームを削減し、コーディングタスクをAIツールに大きく依存することがあります。これは、小規模なプロジェクトでは機能するかもしれませんが、プロジェクトの範囲や複雑性が増すにつれて、人間の監視が重要になります。
AIツールが、満足のいく結果や正確な結果を提供できない場合に発生する問題を管理するには、熟練した開発者が必要です。
最後に
技術が進化するにつれて、顧客やクライアントの期待も変わってきます。今日、顧客は品質を損なうことなく、より迅速な開発サイクルを要求しており、また、最高レベルのセキュリティも要求しています。
競争が激化する中で、従業員の生産性を向上できる企業は、業界で大きな優位性を持つことができます。さらに、従来はITに特化していなかった組織も自らのソリューションを提供し始めており、競争が一層激化しています。
IT企業は市場の変化に対応し、自社の提供内容を向上させる必要があります。
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