AI支援開発:利点と課題

AIは、開発プロセスを遅くする認知的オーバーヘッドやタスクから人々を解放します。かつては人間の創造性と手作業によって推進されていたものが、革新的なテクノロジーと自動化の助けを借りて可能になりました。定型的なコードを一行ずつ書くこと、ビルドやテストを待つこと、あるいはピクセルごとにUIを作成することを考えてみてください。これらのタスクは、デザイナーと開発者の能力に依存しており、長い時間がかかりました。しかし、AIツールの数は増え続けており、この時間のかかる基礎作業の多くをなくそうとしています。

ここ数年で、人工知能がアプリ開発を含むさまざまな分野にどのように統合されるかについて、大きな変化が見られました。Revealによる最新の調査では、「2025年の主な優先事項はAIの採用であり、技術リーダーの73%が来年、組織内でのAIの使用を拡大することを計画している」とまとめられています。1 つのボタンの作成と再利用、テーマの作成、コードやデータベースの生成など、困難で反復的なタスクが、今では再定義され、異なる方法で処理されています。

私たちは、アプリ構築プロセスを強化することを目標に、AI支援開発を行っています。これまで手作業で行っていたことが、今では合理化され、より速く、摩擦の少ない方法で行われています。App BuilderのApp Development Trends Reportによると、調査回答者の76%(300人のテクノロジーイノベーターと経営幹部)が、AIがローコードツールをこれまで以上に効率化すると予想しています。

AIがどれほど価値があり、成長を推進するものであっても、それについては常に考慮すべきことがあります。そこで、AIを活用したソフトウェア開発の背景に何があるのか、拡大して説明したいと思います。

メリットと課題を理解しましょう。

AI支援開発とは?

AIAD(AIAD)は、AIテクノロジーを活用して、アプリ構築サイクルのさまざまな段階を自動化、改善、高速化します。その核となるのは、機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)という2つの基本的な方法によって推進されています。反復的なアプローチと手作業によるオーバーヘッドの削減がすべてであるため、AI支援アプリ開発は、自動化、速度、効率、継続的デリバリー、完全なローコードのカスタマイズ、柔軟性などの基本原則を備えたアジャイル手法とローコードに自然に適合します。

機械学習アルゴリズムにより、AIは既存のプラクティスを理解し、対応する結果を提供できます。たとえば、既存のコードを吸収したり、設計パターンを調べたり、ユーザーの行動を監視したりできます。これにより、特定のフレームワークに関連するコードを出力したり、バグを検出して修正したり、更新や拡張機能を推奨したりできます。

一方、自然言語処理は、AIが人間の言語プロンプトを解釈し、ユーザーがアプリケーションに要求する必要な設計またはコード要素で応答できるようにする方法です。

アプリ開発におけるAIの利点

50 日間の開発期間をわずか数時間に短縮し、開発者の作業を 1 年間で 4,500 年分節約することを想像してみてください。不可能に聞こえますか?しかし、これはまさにAmazonのCEOであるAndy Jassyが、AIを内部システムに統合し、それをJavaのアップグレードに適用したときに達成したと主張していることです。

つまり、AIを活用した開発の可能性は高まっており、スタートアップ企業、大企業、テクノロジー大手がより迅速に行動し、より優れたイノベーションを起こすのに役立っているのです。

時間とコスト効率に向けた取り組み

定型コードの多くはAIに置き換えられます。ここでの目標は、開発者を排除することではなく、少なくとも最も反復的なロジックと日常的なタスクを自動化することで、高レベルの抽象化を達成し、設計からコードまでのプロセスを加速することです。経験豊富なプログラマーやソフトウェアエンジニアは、マシンコードに入り込み、開発環境が生成するロジックと定型コードを検査する必要があります。

しかし、1つ確かなことは、AI支援開発ツールは、今日見られる最も包括的でデジタル主導のローコードプラットフォームと同様に、時間がかかり、エラーが発生しやすいハンドコーディングの必要性を減らすということです。

彼らは次のようにしてそれを行います。

• 本番環境に対応したコードと、以前に人間の言語で説明されていた関数全体の提案を生成します。

• 完了(プログラミングパターン)に基づいて次に何をコーディングするかを予測し、フィードバックループを短縮します。

• コンテキストアウェアなコードリファクタリングにより、手動のデバッグとクリーンアップに費やす時間を短縮し、コードを読みやすく、保守しやすくします。

Harry Stebbings 氏が司会を務めたThe Twenty Minute VCのエピソードの 1 つで、Microsoft の CTO である Kevin Scott 氏が、今後 5 年間で AI がコードの 95% を書くが、コードの作者は依然として完全に人間であると述べたのは当然のことです。ソフトウェア開発は書き直されています。また、チームがより少ないツールやリソースでより多くのことを行えるようになると、測定可能なコスト削減につながります。

このプログラムは、解決する必要のある問題に対処します

これを説明するために、App Builder AIを見てみましょう。ローコードプラットフォームのシンプルさとAIのインテリジェンスを組み合わせ、チームは次のことが可能になります。

• アプリケーションをより迅速に構築してデプロイします。

• ワークフローを変革します。

• 生産性を向上させます。

• 新たなクリエイティブな可能性を解き放ちます。

開発者は、医療記録や財務予測などの特定のユースケースに合わせたサンプルデータセットを即座に生成できます。また、AI駆動の画像生成機能により、プロトタイピングを加速することもできます。プレースホルダーグラフィックが必要な場合でも、最終アセットが必要な場合でも、画像はアプリのアセットパネルに直接統合されるため、時間を節約し、ボトルネックを解消できます。

開発生産性が88%向上

AI支援開発とAI支援開発ツールは、プログラマー、市民開発者、QAに多大なサポートを提供します。テストサイクルが短縮され、チームと部門間のコラボレーションが向上します。

• AI ドリブン開発では、チームはレビューを行い、説明を求め、コード最適化の提案を受け取ることができます。

• 自動デバッグと単体テストははるかに高速に行われるため、開発者は特定のアプリ要件に合わせたビジネス ロジックやより複雑な機能に集中できます。

• コードパターンの分析、デッドコードの削除、実行前の問題のキャッチ、コードの品質と保守性の向上。

これと開発者の生産性と満足度の変化に関連して、GitHubの調査では、「ユーザーの60〜75%が、GitHub Copilotを使用すると、仕事に対する満足度が向上し、コーディング時のフラストレーションが軽減され、より満足のいく仕事に集中できると報告している」ことが示されています。また、88%が「生産性が向上したと感じている」と回答しており、これはAI支援開発の目標の1つです。

レガシーシステムのリスク、ベンダーロックイン、制約の軽減

古いシステムは、さまざまなリスク、セキュリティ上の懸念、データ侵害、ベンダーロックイン、開発者の能力とプロジェクトの範囲を制限する独自の機能、古い依存関係、サポートの欠如、定期的な更新などをもたらします。場合によっては、AIは古くて非効率的で保守が難しいコードを最新のフレームワークに簡単に変換できます。

AI支援開発の課題と限界

AIにはさまざまな利点があり、プロセスを合理化し、企業がデジタルイノベーションをより迅速に達成するのに役立つ可能性がありますが、欠点もあります。では、組織、チーム、開発者は何を認識すべきでしょうか?

最終製品をコントロールできない

AIドリブン開発は、アイデアからデプロイまでの開発プロセス全体を簡素化することを目的としています。しかし、開発者は依然として、コードの所有権と制御がどうなるかについて懸念しています。幸いなことに、App BuilderのようなローコードプラットフォームとそのAI駆動型機能により、エンドユーザーはコードを完全に制御できます。

出力が低品質で使用できない可能性があります

今日の AI で生成されたコードのほとんどは、まだ品質と保守性を優先していません。ある開発者が、単純なソート機能を不必要に複雑なコードブロックに変えるCopilotの提案をRedditで共有しました。つまり、チームは潜在的な問題の検査、デバッグ、トラブルシューティングに時間と労力を費やす必要があります。

コンテキスト認識の欠如

AI支援ソフトウェア開発は、一般的なコンテキストの点で利点があります。ツールは、既存のコード リポジトリ、データ、パターンに依存して、コードをすばやく生成したり、最適化を提案したりできます。それにもかかわらず、特定のコード提案は、特にAIがビジネスロジックとユーザー要件を完全に理解していない場合、より困難になります。

学習曲線とユーザーエクスペリエンス

AI支援開発ツールは、プラットフォームの機能に慣れるためにかなりのトレーニングが必要になる場合があります。さらに、生成されたコードの背後にある提案とロジックを理解することも困難になる可能性があります。

セキュリティとコンプライアンス

AIモデルで構築されたアプリが業界標準と要件に準拠していることを確認したいのであれば、コードの品質保証は必須です。一部の自動化されたプロセスではこれを提供できない場合があり、コンプライアンス違反や脆弱性が発生し、プロジェクト全体がセキュリティリスクや法的な複雑さにさらされる可能性があります。場合によっては、推奨事項がベスト プラクティスやセキュリティ プロトコルに違反していることがあります。

AI支援アプリ開発のリスク、課題、制限については、「ローコードアプリ開発におけるAIの5つの制限とは」をお読みください。 

一般的な開発ワークフローにおけるAIのしくみ

もう一度指摘しておきたいのは、AIは開発者を完全に置き換えることを望んでいないということです。ワークフローとプロセスを可能な限り強化すると同時に、貴重な人間の入力とノウハウを保持します。さまざまな段階に分かれていますが、ここではAI支援アプリの開発が行われます。

フェーズ 1: 戦略、アイデア出し、計画 

AI 支援ツールは、技術要件の定義、ユーザー ストーリーの視覚化、チームワーク、スプリント計画、知識共有の促進に役立ちます。

フェーズ 2: 設計 

たとえば、Figma UIキットのようなテクノロジーを使用すると、ユーザーはデザインファイルをすばやく統合し、Angular、React、Web Components、およびBlazorのコードに変換できます。組織にデザイン チームがない場合や、画像を生成する場合は、App Builder AIを活用できます。このツールは、平易な言語のプロンプトに基づいて必要なビジュアルをすばやく生成できます。

フェーズ 3: コーディング 

AIを開発ワークフローに統合する別の方法は、コードを自動的に生成し、事前定義されたコンテキストとパターン、コードスニペットなどに基づいてコードの提案を生成することです。これにより、チームはさまざまなユースケースに対応するPOC、MVP、プロトタイプ、またはエンタープライズグレードのWebアプリをすばやく作成できます。

フェーズ 4: テスト、リリース、メンテナンスの自動化 

次に、テストと品質保証のフェーズがあります。AI 支援開発は、単体テストの生成、テスト結果の分析、コードの問題のスキャン、バグのフラグ付け、パイプラインの最適化、インフラストラクチャの改善提案を行うことで、プロセスを高速化します。

結論

アプリ開発における人間の役割はこれで終わりではありません。ソフトウェア業界は、AI支援開発に完全に追い抜かれるにはまだほど遠いため、開発者の必要性がなくなります。それどころか、ソフトウェア開発におけるAIは、戦略、創造性、効率性のためのスペースを開きながら、人間の能力を拡張する補完的な手法として機能します。アプリの構築サイクルは、品質を損なうことなく迅速に行われますが、開発者は、より高いレベルのアーキテクチャ思考、複雑なビジネス ロジック、イノベーション、パフォーマンスの最適化に焦点を当てます。