変革のトレンド: 生成型人工知能とソフトウェア開発へのその影響
人工知能の台頭により、ソフトウェア開発の急速な発展が促進されています。この強力なテクノロジーは、ソフトウェアの構築方法に革命をもたらす可能性があり、設計、開発、テスト、展開のあらゆる側面に広範囲に影響を与えます。
動的ソフトウェア開発の分野に参入しようとしている企業にとって、生成人工知能テクノロジーの出現は、前例のない開発の機会をもたらします。この最先端のテクノロジーを開発プロセスに組み込むことで、企業は生産効率を大幅に向上させ、製品の市場投入までの時間を短縮し、競争の激しいデジタル市場で目立つ高品質のソフトウェア製品を発売することができます。
マッキンゼーのレポートによると、生成人工知能市場は 2031 年までに 4 兆 4,000 億米ドルに達すると予想されています。この予測はトレンドを反映しているだけでなく、テクノロジーとビジネスの状況における大きな変化も示しています。市場シェアの拡大は、生成 AI テクノロジーの多用途性、AI ツールの数の増加、さまざまな業界全体で大幅な改善を推進する能力に起因すると考えられます。
precedenceresearch.com によると、最終用途別では、商業および金融サービス部門が 2023 年から 2032 年にかけて 36.4% という最速の割合で成長すると予想されています。これは、ビジネスや金融部門の業務変革における生成 AI の人気と重要性の高まりを浮き彫りにし、さまざまな業界の再構築における生成 AI の重要な役割をさらに強調しています。
この記事では、ソフトウェア開発分野における生成人工知能の革命的な影響を詳細に調査し、生成人工知能がどのように従来の慣行に革命を起こし、この分野への参入を促進したかについて説明します。革新的な分野での企業の発展。
ジェネレーティブ AI がソフトウェア開発に及ぼす影響を理解する
ジェネレーティブ AI はソフトウェア開発サービス環境に革命をもたらし、前例のないイノベーション、運用効率、最先端のアプリケーション開発能力を企業にもたらします。 。これは、概念設計から最終展開に至るまで、ソフトウェア開発のすべての段階に大きな影響を与えています。
次に、生成 AI がどのように分野を変えているのか、そしてなぜ企業が注目すべきなのかを見てみましょう:
変革的なトレンド: 生成 AI とソフトウェア開発への影響
1. 効率と速度の向上
生成 AI 開発サービスを利用すると、企業は反復的なコーディング タスクを自動化し、比類のない速度で高品質のソフトウェアを生成できます。これにはバグ修正、新機能、さらには自動テスト生成コードが含まれ、開発時間を大幅に短縮します。これは、企業が製品をより早く市場に投入できることを意味し、これは競争の激しい業界で時代の先を行くために重要です。
2. 品質とイノベーションの向上
生成 AI により、開発者は日常的なコーディング作業から解放され、戦略的な問題解決と創造的な探索に集中できるようになります。これにより、アプリケーションの全体的な品質が向上し、イノベーションの文化が促進され、より差別化された影響力のある製品が生まれます。企業はこれを活用して、特定の顧客のニーズを満たし、競争上の優位性を得ることができます。
3. コストの削減
生成 AI の自動化機能により、手動によるコーディング作業の必要性が大幅に軽減され、ソフトウェア開発コストが大幅に節約されます。この費用対効果により、企業、特に新興企業や中小企業はリソースをより効率的に割り当て、マーケティングや顧客サービスなどの主要分野に投資することができます。
4. 大規模なパーソナライゼーション
Generative AI は、ユーザー データと行動パターンを分析して、アプリケーションで高度にパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを作成できます。このレベルのカスタマイズは、ユーザー エンゲージメントと満足度の向上を目指す企業にとって重要です。エクスペリエンスを個々のニーズに合わせて調整することで、企業はユーザーを引き付けて維持することができ、アプリケーションの成功に直接影響を与えることができます。
5. 予測分析と意思決定
大量のデータを処理および分析する生成 AI の機能により、トレンド、ユーザーのニーズ、潜在的な市場の変化を予測できます。この予測機能により、企業は情報に基づいた意思決定を可能にする貴重な洞察を得ることができ、市場のニーズを予測し、それに応じてアプリケーションを適応させることができます。
6. コラボレーションとコミュニケーションの簡素化
手動による文書化や進捗報告は、開発チーム間にコミュニケーションの障壁を生み出す可能性があります。 Generative AI はこれらのタスクを自動化し、明確で簡潔な文書と要約を生成します。これにより、よりスムーズな情報の流れと共通の理解が促進され、より効率的なプロジェクト管理と効率的なコラボレーションが実現します。
7. 強化されたセキュリティ機能
コード内のセキュリティの脆弱性を特定する従来の方法では、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。生成 AI はコードをより深く正確に分析し、開発サイクルの早い段階で潜在的なセキュリティ リスクを特定できます。このプロアクティブなアプローチにより、企業はアプリケーションのセキュリティを強化し、ユーザーの信頼を築き、コストのかかる侵害を防ぐことができます。
8. 動的なコンテンツの作成
静的なコンテンツはすぐにユーザーの魅力を失います。生成 AI は、パーソナライズされた推奨事項やアプリ内のインタラクティブな要素などの動的なコンテンツの作成に優れています。これにより、コンテンツの新鮮さと魅力が維持され、ユーザーの関心が高まり、繰り返しの訪問が促進されます。
9. スケーラビリティと柔軟性
従来の方法を使用してアプリケーションを構築すると、変化するニーズに適応するのに苦労する柔軟性に欠けるシステムが作成されることがよくあります。生成 AI を使用すると、企業は本質的にスケーラブルで適応性のあるソフトウェアを開発できます。これにより、ソフトウェアの制限に妨げられることなく製品を成長させ、拡張することができます。
10. 世界市場への適応
新しい国際市場に参入するには、多くの場合、機能、言語、コンテンツの大幅なカスタマイズが必要になります。 Generative AI はこのプロセスを簡素化し、企業がアプリケーションをさまざまな文化的要件や規制要件に合わせて調整できるようにします。これにより、新たな成長の機会が開かれ、世界中のより幅広い視聴者にリーチできるようになります。
概要
生成人工知能は技術の進歩であるだけでなく、ソフトウェア開発環境を再構築するパラダイムシフトでもあります。このテクノロジーは、効率を高め、イノベーションを促進し、より安全でパーソナライズされたアプリケーションを作成することにより、ソフトウェア開発における企業の新たな標準を確立しています。進歩するにつれて、生成 AI を開発プロセスに統合することは、あれば便利というよりは、デジタル時代での成功を目指す企業にとって必要不可欠なものになってきます。
##原題: Transformative Trends: Generative AI and its Impact on Software Development
##原著者: Erika Balla#
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生成 AI は、テキスト、画像、音声、合成データなどのさまざまな種類のコンテンツを生成できる人間の人工知能テクノロジーの一種です。では、人工知能とは何でしょうか?人工知能と機械学習の違いは何ですか?人工知能は、コンピューター サイエンスの一分野であり、自律的に推論し、学習し、アクションを実行できるシステムであるインテリジェント エージェントの作成を研究する学問です。人工知能の核心は、人間のように考え、人間のように行動する機械を構築する理論と方法に関係しています。この分野では、機械学習 ML は人工知能の分野です。入力データに基づいてモデルをトレーニングするプログラムまたはシステムです。トレーニングされたモデルは、モデルがトレーニングされた統合データから派生した新しいデータまたは未確認のデータから有用な予測を行うことができます。

Amazon Cloud Technology Greater China 戦略事業開発部ゼネラルマネージャー、Gu Fan 氏 2023 年には、大規模言語モデルと生成 AI が世界市場で「急増」し、AI における「圧倒的な」後続を引き起こすだけでなく、クラウドコンピューティング業界だけでなく、製造大手の業界への参入も精力的に誘致しています。ハイアール イノベーション デザイン センターは、国内初の AIGC 工業デザイン ソリューションを作成し、設計サイクルを大幅に短縮し、概念設計コストを削減しました。全体の概念設計が 83% 高速化されただけでなく、統合レンダリング効率が約 90% 向上しました。問題の解決には、人件費が高く、設計段階でのコンセプトの成果と承認の効率が低いことが含まれます。シーメンス中国のインテリジェント知識ベースと独自モデルに基づくインテリジェント会話ロボット「Xiaoyu」は、自然言語処理、知識ベース検索、データによるビッグ言語トレーニングを備えています

大型モデルの実装が加速しており、「産業上の実用性」が開発のコンセンサスとなっています。 2024 年 5 月 17 日、Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit が北京で開催され、大規模モデル開発とアプリケーション製品における一連の進歩が発表されました。 Tencent の Hunyuan ラージ モデル機能はアップグレードを続けており、モデル hunyuan-pro、hunyuan-standard、および hunyuan-lite の複数のバージョンが Tencent Cloud を通じて外部に公開されており、さまざまなシナリオで企業顧客や開発者のモデル ニーズを満たし、実装されています。最適なコスト効率の高いモデル ソリューション。 Tencent Cloud は、大規模モデル用のナレッジ エンジン、画像作成エンジン、ビデオ作成エンジンの 3 つの主要ツールをリリースし、大規模モデル時代のネイティブ ツール チェーンを作成し、PaaS サービスを通じてデータ アクセス、モデルの微調整、およびアプリケーション開発プロセスを簡素化します。企業を助けるために

人工知能の台頭により、ソフトウェア開発の急速な発展が促進されています。この強力なテクノロジーは、ソフトウェアの構築方法に革命をもたらす可能性があり、設計、開発、テスト、展開のあらゆる側面に広範囲に影響を与えます。動的なソフトウェア開発の分野に参入しようとしている企業にとって、生成人工知能テクノロジーの出現は、前例のない開発の機会を提供します。この最先端のテクノロジーを開発プロセスに組み込むことで、企業は生産効率を大幅に向上させ、製品の市場投入までの時間を短縮し、競争の激しいデジタル市場で目立つ高品質のソフトウェア製品を発売することができます。マッキンゼーのレポートによると、生成人工知能の市場規模は 2031 年までに 4 兆 4,000 億米ドルに達すると予測されています。この予測はトレンドを反映しているだけでなく、テクノロジーとビジネスの状況も示しています。

1970年代の誕生以来、PC(パーソナルコンピュータ)は「運命を知る」時代を迎えました。黄仁宇氏の「大歴史観」やコンドラチェフ氏の「カンボサイクル」理論を借用し、PCの起源をより広い視点から考察することで、その未来がどのようになるのかが見えてくるかもしれない。 PCはIT(情報技術)の分野で重要な役割を果たしており、その運命はIT産業の発展と密接に関係しています。 PC は、前世紀半ばのチューリング マシン、情報理論、サイバネティクスに端を発し、情報技術の急速な発展を促進し、1980 年代から 1990 年代にかけて最も先駆的な製品となり、2000 年以降のインターネットの波で頂点に達しました。 。しかし、「簡単に実現できる果実」を手にした後、IT 業界はイノベーションのボトルネック期に入り、PC は徐々に衰退し始めました。

元の意味を変えずに中国語に書き直す必要がある:アマゾン ウェブ サービス(AWS)が re:Invent2023 で発表した、生成型人工知能関連技術の実用化を加速する一連のソリューションを以前紹介しました。取り組みには、NVIDIA とのより深い戦略的パートナーシップの確立、GH200 スーパー チップをベースにした初のコンピューティング クラスター、および自社開発の新しい汎用プロセッサーと AI 推論チップなどが含まれますが、これらに限定されません。ただし、誰もが知っているように、生成 AI はハードウェアの強力なコンピューティング能力だけでなく、優れた AI モデルにも依存します。特に現在の技術的状況では、開発者と企業ユーザーは多くの場合、多くの課題に直面しています。

11月1日のニュースによると、マイクロソフトとシーメンスは生成人工知能(AI)分野での協力を深め、世界中のさまざまな産業に応用していくと発表した。人間と機械のコラボレーションにおける革命的な進歩を達成するために、両社は、製造業の生産性を向上させるために共同開発された人工知能アシスタントである Siemens Industrial Copilot を発売しました。 Microsoft の Azure OpenAI サービスを活用し、Siemens Industry の専門知識と Xcelerator プラットフォームからのデータを組み合わせることで、Siemens Industry Copilot は複雑な自動化コードを簡単に生成、最適化、デバッグして自然言語対話を実現できます。両社は、この技術により、プロセスのシミュレーションなど、数週間かかる一部のタスクを数分に短縮できると述べている。

Microsoft と IDC は共同で、企業における AI の応用とビジネス価値を詳しく調査する調査レポートを発表しました。その中で、回答者の 71% がすでに AI を使用していると回答しており、企業は AI 導入後平均 14 か月で投資収益率が得られ、1 ドルの投資で 3.5 米ドルの収益が得られると回答しており、回答者の 52% は回答者は、熟練労働者の不足が実装と実装における重要な要素であり、AI の拡張における最大の障害であると述べています。さらに、この調査では、AI が従業員エクスペリエンス、顧客とのやり取り、社内ビジネス プロセスなどの分野で多くの革新的なブレークスルーをもたらしていることがわかりました。 AI知能技術の社会への普及に伴い、経済への影響はますます大きくなっています。今日、さまざまな組織が、AI インテリジェント テクノロジーによってもたらされる大きな変化に徐々に気づき始めています。ただし、AI インテリジェント テクノロジーに投資する場合、ビジネス上の重要性と価値が意思決定の鍵となります。
