AIがソフトウェア開発に与える影響：セキュリティリスクを軽減しながら生産性を最大化する

マッキンゼーが2023年6月に実施した調査によると、生成AIはコーディング作業を高速化できますが、AIを使用する開発者はいくつかのリスクを念頭に置く必要があります。最近の研究では、生成AIがソフトウェア開発者に与えるプラスの影響とマイナスの影響の両方が明らかになっています。テクノロジーリーダーは、チームが生成AIによるセキュリティリスクを軽減し、同時に生成AIを最大限に活用できるよう支援することができます。

この記事は、組織のクラウド戦略、ガバナンス モデル、サイバー セキュリティ、アプリケーション開発の変革を支援するエンタープライズ クラウド サービスを提供する UST が後援しています。

開発者にとっての生成AIの利点

マッキンゼーは、生成AIの活用により、様々な状況でコーディングが高速化されることを発見しました。報告書ではどの企業のAIが使用されたかは明記されていませんが、この研究では、プロンプトベースの自然言語生成AIツールと、コードベースに特化したトレーニングを行い、開発者の統合設計環境に組み込まれた生成AIツールの両方が使用されたと述べています。コーディング担当者が日常業務で遭遇する可能性のある比較的単純なタスク（ドキュメント作成、コード生成、リファクタリング）の完了は、生成AIを使用することで20%から50%高速化される可能性があります。

生成 AI は、特に次の点で優れています。

• 反復的な手作業
• 最初の草稿を作成する
• 既存のコードの更新
• 新しい概念を説明したり、ステップバイステップのガイダンスを提供したり、開発者がコードベース、言語、フレームワークの基礎知識を習得できるように支援したりします。
• 開発者が単純な作業に時間を費やすのではなく、意味のある仕事に集中し、フロー状態に入ることができるようにすること

生成AIの支援により、バグ、保守性、可読性に関するコード品質が向上しました。しかし、参加者は、生成AIが生成したコンテンツをそのまま受け取るのではなく、生成AIに合わせて反復処理を行ったと指摘しました。マッキンゼーは、AIは開発者を置き換えるのではなく、補助するために最も効果的に活用されると述べています。

参照：このチートシートでは、生成 AI の機能と、企業がそれをどのように使い始めることができるかを説明しています。(TechRepublic)

「最終的に、コードの品質を維持するためには、開発者は質の高いコードを構成する属性を理解し、ツールに適切な出力を促す必要がある」とマッキンゼーの著者であるベグム・カラチ・デニス、チャンドラ・グナナサンバンダム、マーティン・ハリーソン、アルハリス・フシン、シヴァム・スリヴァスタヴァは書いている。

ブルッキングス研究所が引用した2023年の学術研究によると、プロのプログラマーが生成AIツールGitHub Copilotを使用してJavaScriptでHTTPサーバーを作成した際、生成AIを使用せずに同じタスクを実行した対照群と比較して、55.8%の時間が短縮されました。しかし、タスクの成功率には有意な影響はありませんでした。

開発者にとっての生成AIのデメリット

より複雑なコーディングタスクでは、生成AIによる速度向上は、より単純なコーディングタスクほどには見られませんでした。マッキンゼーの調査によると、開発者が難解とみなしたタスク、例えば馴染みのないプログラミングフレームワークでの作業などでは、時間節約は10%にまで低下しました。

ジェネレーティブAIは、経験の浅い開発者のタスク完了を早めることには役立ちませんでした。実際、ジェネレーティブAIの支援を受けた経験の浅い開発者は、タスクによっては7%から10%長くかかることもありました。

人間による監視が必要な 3 つの領域は次のとおりです。

• デバッグとエラーの発見
• コードが誰によって使用されるか、ソフトウェアが相互作用する他のインターフェースやシステム、ソフトウェアが使用するデータなど、組織のコンテキスト内で作業する
• 複数のフレームワークを異なるコードロジックと組み合わせるなど、より複雑なコーディング要件

「今日の生成AIに関する指標は、生成されたコードの利用率を示しています」と、USTのクラウドプラクティス担当シニアディレクター、ダン・ボーデ氏はTechRepublicに語った。「現状では単なるアクセラレータに過ぎませんが、より大きなシステムの一部として機能するロジックを確実に構築するには、経験豊富な開発者が必要です。」

生成AIのセキュリティリスクを軽減する方法

リスクを軽減するために、生成AIを業務に活用する組織は、AIモデルが独自のデータをトレーニングセットにフィードバックしないよう確認する必要があります。マッキンゼーは、開発者は生成AIの使用によって生じる可能性のある規制や知的財産上の問題に注意する必要があると述べています。開発者は、生成されたAIによって提供される推奨事項や記述されたコードを二重に確認する必要があります。

業務に使用される AI モデルは、ソフトウェア開発において重要となる可能性がある説明責任やセキュリティなど、組織の全体的な目標に従って設計する必要があります。

しかし、セキュリティは生成AIによって時間を節約できる分野です。GitHubが2023年6月に米国企業の開発者500人を対象に行った生成AIの利用状況に関する調査によると、セキュリティは開発者が最も多くの時間を費やすタスクの上位2つに含まれています。

ジェネレーティブAIの時代にテクノロジーリーダーがチームを支援する方法

「AIはアイデアを生み出すのに役立ちますが、それをどのように使うかは私たち次第です」と、Google Cloudのスタッフ開発者アドボケイトのプリヤンカ・ヴェルガディア氏は5月26日のブログ投稿に書いている。

ヴェルガディア氏は、ローコード／ノーコードAIプラットフォームは、高度な技術を持つ従業員が単純作業の一部を自動化するのに役立つと指摘しました。テクノロジーリーダーは、ローコード／ノーコード生成AIを活用して、高度な技術を持つ従業員と非技術系の従業員がよりスムーズに連携できる分野について検討する必要があるかもしれません。

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