Speaker : WS Korea Solutions Architect シム・ジョンフン / AWS Korea Solutions Architect ハ・ナンボン
Pulisher : ジェユン

はじめに

AWSはAI技術を活用して顧客がスムーズに利用できるようにAIツールを開発してきました。
これらのツールを使用することで、ライフサイクルを効率化し、様々な課題を解決することが可能です。具体的な使用例について説明します。

• McKinsey&Companyの資料(左図)は、経済的利益と労働生産性の2つの観点を通じて、生産AIの経済的影響を評価します。 右上に表示されているように、「Software Engineering」は汎用AIの導入に多大な影響を与えることがわかります。
• Gartnerの資料(右図)は、Software Engineering,2023 最新技術・トレンドの進化と影響を製品リーダーに伝える研究です。情報を基に、ビジネスに必須の技術やトレンド、製品・サービス投資のタイミングを判断できます。「DevSecOps」はAI導入時に速やかに採用されると認識されています。

DevOpsにAIのメリットを取り入れ、生産性を高める

AWSでは、AIの強みを活かしたDevOpsのサービスを提供しています。

• PartyRock：Gen AIを用いて、App作成やPoCに役に立つサービス。
• Amazon Q：Gen AIを活用した、エンタープライズ向けアシスタントサービス。
• Amazon Q Developer：コード生成やテストなどに生産性を高めるツール。
• Amazon CodeGuru Reviewer： MLを活用して、発見が難しい潜在的なコードの欠陥を検出し、改善のための提案を提供するデベロッパーツール。
• Amazon CodeGuru Profiler： MLを活用して、アプリケーションコードのボトルネックになっている部分の特定をサポートし、最適化のための推奨事項を提供してくれるデベロッパー用ツール。
• Amazon CodeGuru Security： ML とプログラム解析ベースのコードスキャンツールで、アプリケーションコードのセキュリティ脆弱性を発見するサービス。
• Amazon DevOps Guru： 完全マネージド型の運用サービスで、開発者や運用者はアプリケーションのパフォーマンスと可用性を簡単に向上させるサービス。

SDLC全般にわたるGen AIの活用

AWSは様々なサービスを通じて開発を支援します。
このセッションを通じて、単純な開発支援を超えてソフトウェア開発全般の難しい点を分析し、Gen AIの導入を考慮すべき必要性を理解する必要があります。
開発を始める時に要件を定義し、開発とテストを進行します。
全体的にソースコードを管理し、文書化を通じて維持保守を行い、会社のセキュリティが適切か検証する必要があります。
開発は単なるコーディングだけでなく、全体的なアーキテクチャプロセスを含みます。

AWSはこれら全てのプロセスをAmazon Q Developer、Amazon Bedrock、Amazon SageMakerなどを活用して解決することができます。これを通じて開発に革新をもたらすことができます。

Gen AI導入のための準備過程

前述のように、Gen AIは開発において大きな革新をもたらします。そこで、Gen AIの導入プロセスを見てみましょう。次のプロセスと期待される結果を参考にして、既存のプロジェクトでの導入検討や、既に使用している方々への助けになればと思います。

以下のプロセスを考えた後にGen AIを導入するのが良いでしょう。

1. LLMモデルのコード解析と生成能力理解
2. 特定要件に合わせたLLMモデル調整と実験
3. 繰り返し作業自動化の効率性向上の可能性探索
4. データ保護、セキュリティ規定および新たなリスク識別
5. 業界動向とモデル評価ベンチマーキング活用

Gen AI活用による期待される成果と予想される価値

Gen AIの導入準備と適用を経て、どのような結果や価値を得られるかを見てみましょう。

1. 生産性向上：開発周期短縮、アプリケーションの市場投入時間短縮、向上した開発者経験
2. ソフトウェア品質と安定性向上：バグ減少、維持管理コスト削減、顧客満足度向上
3. 柔軟性と適応性：ビジネス変化に迅速に対応、新たな機会活用

Gen AIの使用事例

実際にプロジェクトを進行すると仮定した場合、各アクションに合わせてGen AIがどのような助けを提供できるか確認してみます。

区分	Gen AI事例	AWSサービス
要求事項	ユーザーストーリーと機能仕様の作成、 関連要件の分析と生成	Amazon Bedrock
設計	アーキテクチャと開発成果物の作成、 デザインの一貫性分析、 デザインパターンの迅速なプロトタイピング	Amazon Q Developer
開発	状況に合わせた最適化コードの生成、 ユニットテストと管理コードの生成、 コードのドキュメンテーション	Amazon Q Developer
コードレビュー	コードの問題特定支援、 コーディング標準の遵守保証、 セキュリティスキャン	Amazon CodeGuru Amazon Q Developer
テスト	統合テストコードの生成、 テスト計画とテストデータの生成	Amazon Q Developer
運用	本番段階でのエラー分析支援、 ビジネス運用を分析して新たな要求分析の生成	Amazon DevOps Guru

セッションを終えて

AWSのGen AIサービスを利用することで、開発のあらゆる段階において、より迅速かつ効率的なアプローチが可能になることが理解できました。Gen AIの導入は、単に開発支援を超え、ソフトウェア開発全般における課題を解決し、プロジェクトの成功に不可欠な要素となり得ることが明らかになりました。今後のプロジェクトにおいても、これらのツールとサービスを活用し、開発の質をさらに高めていくことが期待されます。