ソフトウェア開発における AI と機械学習の利点

公開: 2023-01-12

現在、AI および ML テクノロジーが実装され、製造、輸送、小売、カスタマー サポートなど、あらゆるビジネスを混乱させています。 カスタム ソフトウェア開発が取り残されることはありません。 IT 企業は現在、AI および ML テクノロジーを活用して、従来のソフトウェア開発プロセスを強化しています。

ソフトウェア開発における AI と機械学習には多くの利点があります。システムが経験から学習し、自動的に改善され、それもプログラミングせずに改善できるからです。 人間の介入なしにコンピュータが自動的に物事を学習できるようにすることが、これらのテクノロジを使用する全体的な目的です。

機械学習

システムが次に何をすべきかを知ることができるように、あらゆる細部を解決するのは開発者の仕事です。 それを実現するために、開発テクノロジを使用して機能をカスタマイズします。 これらのテクノロジーを AI および ML テクノロジーと統合すると、これらすべてがスムーズに進みます。

このブログでは、ソフトウェア開発でAI と ML を使用する利点について説明します。 それでは、始めましょう。

ソフトウェア開発における AI と ML の上位 5 つの利点

戦略的意思決定と迅速なプロトタイピング

ソフトウェア開発で AI と機械学習を使用する主な利点は、戦略的な意思決定と迅速なプロトタイピングの改善に役立つことです。

AI は、人間よりも客観的な理性の声を提供することで、より良い意思決定を行うのに役立ちます。 AI を使用すると、人間の専門家よりも現実的な結果を得ることができます。 たとえば、AI プログラムは大規模なデータセットでトレーニングされているため、人間の専門家よりも要件をよく理解できます。 トレーニングされた AI は、現在の状況と過去の経験に基づいて、次に何が起こるかを正確に予測できます。 この種のテクノロジーを使用すると、将来のイベントについてより良いアイデアを得ることができます.

ディープ ラーニングやニューラル ネットワークなどの機械学習アルゴリズムを使用して、より迅速かつ効率的にプロトタイピングを行うことで、プロジェクトで AI を使用することもできます。 これらのタイプのアルゴリズムは、ユーザー入力や人間の専門知識などの他の外部要因からの入力なしで前の例から学習できるため、迅速なプロトタイピングに役立ちます。

データセキュリティがより簡単に

AI と機械学習は、従来の方法よりもはるかに迅速にセキュリティの問題を特定して修正できます。 これは、通常、人間の目には見えないデータの異常を AI が検出できるためです。 機械学習は、さまざまな変数間の複雑な関係を理解し​​、人間が発見するのが難しい相関関係を見つけることもできます。

組織は、盗まれたデータを違法な目的で使用できるハッカーから資産を保護するのに役立ちます。 AI を搭載したソフトウェアは、ユーザーのアクティビティも監視し、許可されたアクセス レベルを超えないようにします。 これにより、組織はセキュリティ違反の数を減らし、評判と収益を向上させることができます。

バグとエラーの識別を容易にする

ソフトウェア開発における AI と機械学習の最も明らかな利点は、バグやエラーの特定が容易になることです。 これは、機械学習アルゴリズムがソフトウェアのバグを特定すると、それがどこにあるかを正確に伝えることができるためです。 人間の開発者がコードの各行を手作業で検索し、何が問題なのかを突き止めなければならない場合、数日とは言わないまでも、何時間もかかることになります。 しかし、機械学習を使えば、アプリケーション全体を数分で分析できます。

AI と機械学習の目標は、従来は人間が手動で行っていたタスクを自動化することで、ソフトウェア開発プロセス全体の効率を高めることです。

AI を使用して、コード内のバグを特定したり、重複したコードを特定したり、複雑なコードがさまざまな状況でどのように動作するかを予測したり、コード内でエラーを強調表示してエラーを見つけやすくしたりすることもできます。

複数の開発者がいるプロジェクトに取り組んでいる場合、AI と ML は、全員が同じバージョンのコード ベースで作業していることを確認するのにも役立ちます。

これは、誰かがエラーを起こしたり、プロジェクトに問題を持ち込んだりすると、他の誰かが最初に修正するのを待たずに、他の全員がすぐにそれを見ることができることを意味します。

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品質の向上と生産性の向上

開発者は AI および ML ツールを使用して製品の品質を向上させることができるため、各機能を市場に投入する前に徹底的にテストすることができます。 さらに、設計中に実際の顧客からフィードバックを得ることができるため、より堅牢な製品を作成することもできます。 その結果、製品が市場に投入されたときに顧客のニーズを満たすことができると確信できます。

今日利用可能な AI および ML ツールを使用すると、開発者は、レポートの作成や各機能の手動テストの実行などの反復的なタスクに時間を費やすのではなく、生産性の目的でそれらを使用できます。 これにより、管理レポートや手動テスト活動などの日常的な活動に時間を浪費するのではなく、新しい機能の開発により集中することができます

展開制御

展開制御は、あらゆる DevOps ツールの重要な機能です。 ここで、AI はコードの変更を開発環境から本番環境に自動的にデプロイできます。

継続的インテグレーション ツールを使用すると、ローカル マシンでテストを実行し、合格したテストのみをプッシュできます。 しかし、失敗したテストについてはどうでしょうか? また、更新された新しいコードをデプロイする準備が整ったことをどのように知るのでしょうか?

展開制御を使用すると、特定の条件が満たされたときに CI サーバーが変更を自動的に展開するトリガーを設定できます。 たとえば、コードがすべての自動テストに合格し、一部の手動テストに不合格になった場合、デプロイ コントロールを使用して、手動テストを開始する前にコードの新しいバージョンがデプロイされるようにすることができます。

展開制御では、他の種類のイベントや計算に基づいて自動展開を設定するオプションも提供されます。 たとえば、システム内のユーザー数が一定のしきい値を超えるたびに、ソフトウェアの新しいバージョンを自動的に展開するようにスケジュールを作成できます。

AIはプログラマーをより効率的にすることができます

人工知能システムは、反復的なタスクを自動化することで、ソフトウェア開発にかかる時間を短縮する可能性を秘めています。 AI は、プログラマーに代わって作業を行うことで、プログラマーの生活を楽にすることもできます。 AI は、人間が実行するには複雑すぎるタスクを実行できます。 統計を使用して与えられたデータのパターンを見つけ、それらのパターンから自分で学習してから、自分自身を訓練します。

AI は、予測と意思決定を改善することで、プログラマーの作業効率を高めることもできます。 AI は、データのクリーニングやデータの準備などの反復的なタスクを実行することで、プログラマーを支援できます。 これにより、プログラマーは新しいプロジェクトや新しいアイデアに集中する時間を確保できます。

そのような例の 1 つは、コードのテストを作成することです。 開発者の観点からは、これは最も時間のかかる面倒な作業の 1 つです。 これは開発者によって手動で行われ、完了するまでに数時間または数日かかります。 これらのテストを自動的に作成するように AI システムをプログラムすることで、人件費を削減し、効率を高めることができます。

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まとめ

このブログで説明したすべての利点と、含まれていないその他の多くの利点が、AI および M テクノロジが最も価値を生み出すデジタル イノベーションの 1 つと考えられている理由です。

しかし、一部の開発者は、ソフトウェア開発に AI や ML を採用すると、将来失業するのではないかと心配しているようです。 心配する必要はありません。開発者であれば、完璧なプログラムを開発して展開するには、特別な能力、技術的スキル、および優れた経験が必要であることをすでに知っています。 そして、AI がその分野で人間と競争できる方法はありません。

代わりに、これらのテクノロジを活用して実行可能プログラムの開発をより効率的かつ生産的にできるため、開発者は満足しているに違いありません。 そして言うまでもなく、これが統合やコーディングなどのソフトウェア開発サイクルに悪影響を与えることはありません。

AI および ML テクノロジーを採用してビジネスの一部を自動化することを検討している場合は、適切なカスタム ソフトウェア開発会社を選択する必要があります。 これらは、このテクノロジーの統合をガイドするだけでなく、顧客にパーソナライズされた製品やサービスを提供することでビジネスを強化することもできます。