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2025.11.02
テーマ： AI(141)
カテゴリ： 楽天シンフォニー
ご訪問ありがとうございます。
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楽天シンフォニーのAI-SDLC：AIが変えるソフトウェア開発の未来
SDLCとは？
まず、「SDLC」という言葉からご説明します。SDLCとは Software Development Life Cycle（ソフトウェア開発ライフサイクル） の略で、ソフトウェアを作るときの一連の流れを指します。たとえば、家を建てるときに「設計 → 材料準備 → 建築 → 検査 → 引き渡し」という流れがあるように、ソフトウェア開発にも「企画 → 設計 → 開発 → テスト → リリース」という段階があります。この流れ全体をまとめて「SDLC」と呼ぶのです。
AI-SDLCとは？
では「AI-SDLC」とは何でしょうか。これは従来のSDLCにAIを組み込んだ新しい仕組みです。従来のSDLCでは、人が主導で作業を進め、ツールはあくまで補助的でした。しかしAI-SDLCでは、AIが企画のアイデア出しからコード生成、エラー検出、リリース文書の作成まで幅広く自動化・支援してくれます。つまり、開発プロセス全体を「人が主役、AIが補助する」から「人とAIが共同で進める」へと進化させたものだと言えます。通信業界はネットワークが複雑化し、ソフトウェアの開発量も膨大になっています。最近では「Open RAN」や「クラウド技術」といった新しい仕組みが広がり、通信ネットワークはますます複雑になっています。そんな状況でAI-SDLCは、業界全体の効率化と品質向上を支える切り札となるかもしれません。
どれくらい役に立つのか？
楽天シンフォニーのデータによると、このAI-SDLCを使うと作業効率が40％向上し、ソフトウェア開発に必要な成果物も95％の精度で生成できるそうです。さらにAIがリアルタイムでエラーを指摘してくれるので、「後から気づいて手戻り」というムダを大幅に減らせます。
なぜ信頼できるのか？
この仕組みは「実際の通信ネットワークから集めたデータ」を学習している点が大きな強みです。机上の空論ではなく、楽天モバイルのリアルな現場データを使っているため精度が高いのです。また、携帯電話の世界で必ず守らなければならない国際基準（3GPPやO-RAN）に準拠しているので、安心して使える仕組みになっています。
通信業界への意味
通信サービスは今や生活のインフラであり、止まると大きな影響があります。そのため「ミスが少なく効率的な開発」が求められます。AI-SDLCは、これを実現する強力な武器になると考えられます。また、この仕組みは通信業界にとどまらず、他の業界でも応用できる可能性があります。たとえば、銀行システムや医療ソフトウェアなど、「ミスが許されない分野」にも広がっていくかもしれません。
楽天シンフォニーのAI-SDLCの詳細機能
楽天シンフォニーの公式ブログによると、このAI-SDLCツールは、通信サービスプロバイダー向けのトップ25 AI イニシアチブの一つとして位置づけられています。具体的には、チャットベースの生成AIモジュールとして設計されており、ソフトウェア開発ライフサイクルのあらゆるタスクを支援します。このツールの対象ユーザーは幅広く、プロダクトマネージャー、ビジネスアナリスト、UI/UXデザイナー、ソフトウェア開発者、品質保証担当者、リリースマネージャーまで、SDLCプロセスに関わる全ての職種をカバーしています。主な機能として以下のような支援が可能です。
市場調査とアイデア創出の支援：
デザイン支援： UI/UXデザイナーは、ユーザーストーリーの要件を基にワイヤーフレームやデザインを作成する際に、AI-SDLCの支援を受けることができます。
開発支援： 開発者向けには、コード生成、デバッグ、コードレビューの機能を提供します。また、品質保証チームに対してはテストケース生成の支援も行います。
リリース文書作成： AI-SDLCに蓄積されたデータの詳細を活用して、リリースノートやプロダクトローンチに必要な文書を作成し、SDLCの最終段階をサポートします。
業界標準への準拠確認： 新機能がO-RANアライアンスや3GPP標準に準拠していることを確認する支援も行います。
AI-SDLCがもたらす具体的なメリット
楽天シンフォニーが報告している効果は非常に印象的です。プロセス全体において即座のフィードバックと自動化を提供することで、プロセスの精度と効率が向上します。リアルタイムでのデータ入力への応答、エラーの即座の通知と修正により、SDLCにかかる時間とコストを削減します。特筆すべきは、エンジニアリング向けSDLC成果物の生成において95％の精度を達成し、ツール使用時に40％のプロセス効率向上を実現している点です。これらの数字は、単なる理論値ではなく、実際の運用データに基づいた実績値として報告されています。
実世界データを活用した正確なモデル訓練
AI-SDLCツールの開発において最も重要な要素の一つが、Rakuten AI for Telecom Platformを使用して開発されたことです。このプラットフォームにより、開発チームは実際のユーザーが本番ネットワークシステムを使用した際のログデータにアクセスできました。このプラットフォームには、3GPPやO-RAN仕様などの業界標準への準拠を確保するために必要なデータとドメイン知識が含まれています。さらに、ライフサイクルの各段階でツールの結果の精度を保証するために、データセット訓練も提供されています。
私見と考察：AI-SDLCが切り拓く未来のソフトウェア開発
1. パラダイムシフトの象徴としてのAI-SDLC
楽天シンフォニーのAI-SDLCは、単なるツールの進歩を超えて、ソフトウェア開発における根本的なパラダイムシフトを象徴していると考えられます。従来の開発プロセスでは、人間が主体となって各段階を進め、ツールは補助的な役割に留まっていました。しかし、AI-SDLCでは、AIが企画段階から運用段階まで能動的に参加し、人間のパートナーとして機能します。これは工業化時代における手工業から機械化への転換に匹敵する変化だと言えるでしょう。ただし、今回の変化は物理的な作業ではなく、知的労働の領域で起こっている点が大きく異なります。知識労働者の仕事そのものが、AIとの協働を前提として再定義されつつあるのです。
2. 実世界データの重要性と信頼性の確立
AI-SDLCの最大の強みは、実際の通信ネットワークから収集されたリアルなデータを学習基盤としている点にあります。これは、多くのAIツールが抱える「理論と実践のギャップ」という問題を解決する重要なアプローチです。机上で作られたサンプルデータではなく、楽天モバイルという実際に稼働している商用ネットワークから得られるログデータを活用することで、現実の複雑さや例外ケースを含んだ学習が可能になっています。これにより、95％という高い精度を実現できているのでしょう。また、3GPPやO-RAN Alliance といった国際標準への準拠を組み込んでいることも、信頼性確保の重要な要素です。通信業界では互換性と標準化が極めて重要であり、これらの基準を満たすことで、グローバルな展開が可能になります。
3. 人的リソースの最適化と新たなスキルセット
40％の効率向上という数字は、単純に作業時間が短縮されることを意味するだけではありません。人的リソースがより創造的で戦略的な業務に振り向けられることで、全体的な価値創造が向上する可能性があります。例えば、コード生成やテストケース作成といったルーティン作業がAIによって自動化されることで、開発者はアーキテクチャ設計やユーザー体験の向上といった、より高度な判断を要する業務に集中できるようになります。これは、開発チーム全体のスキルレベル向上にもつながるでしょう。ただし、これと同時に求められるスキルセットも変化していきます。従来の技術スキルに加えて、AIとの効果的な協働方法、AIの出力を適切に評価・改善する能力、そして AI を活用した問題解決能力が重要になってきます。
4. 業界横断的な波及効果への期待
通信業界で実証されたAI-SDLCの成功は、もしかすると、他の業界にも大きなインパクトを与える可能性があります。特に、高い品質要求と複雑性を持つ分野での応用が期待できそうです。金融業界では、規制要件への準拠確認や、リスク管理システムの開発において、AI-SDLCのアプローチが活用できるでしょう。膨大な規制文書や業界基準への自動適合チェック機能は、コンプライアンス コストの大幅削減につながりそうです。医療・ヘルスケア分野では、医療機器ソフトウェアや病院情報システムの開発において、FDA承認や医療機器規制への準拠確認に応用できるかもしれません。患者安全に直結するソフトウェアの品質向上は、社会的インパクトが極めて大きい領域です。自動車業界では、ADAS（先進運転支援システム）や自動運転技術の開発において、ISO 26262などの機能安全規格への準拠確認に活用できる可能性があります。
5. 組織文化と働き方の変革
AI-SDLCの導入は、技術的な変化にとどまらず、組織文化と働き方そのものを変革する力を持っています。チャットベースのインターフェースにより、技術的な障壁が下がり、より多くのステークホルダーが開発プロセスに参加できるようになります。例えば、ビジネスサイドの担当者が自然言語で要求を入力し、それが自動的に技術要件に変換される仕組みが実現されれば、ビジネスと技術の間の溝が大幅に縮まります。これにより、よりアジャイルで顧客志向の開発が可能になるでしょう。
6. 潜在的なリスクと課題への対応
AI依存のリスク： AIによる自動化が進むにつれて、人間のスキルが退化する可能性があります。特に、基本的なプログラミングスキルやシステム設計能力が衰えることで、AIの出力を適切に評価できなくなるリスクがあります。
セキュリティとプライバシー： 実世界のデータを学習に使用することで高い精度を実現している一方で、機密情報の取り扱いには細心の注意が必要です。学習データに含まれる顧客情報や企業機密の保護は重要な課題です。
ブラックボックス問題： AIの意思決定プロセスが不透明である場合、生成されたコードやドキュメントの妥当性を人間が判断することが困難になる可能性があります。特に、規制の厳しい業界では説明可能性が重要になります。
7. 未来への展望：次世代のソフトウェア開発
楽天シンフォニーのAI-SDLCは、次世代のソフトウェア開発がどのような姿になるかを示す先駆的な事例だと考えられます。今後の発展を考えると、以下のような方向性が予想されます。
自律的な開発システム： 現在は人間が主導でAIを活用していますが、将来的には AI が自律的に要求分析から実装、テスト、デプロイまでを行う完全自動化システムが実現される可能性があります。
継続学習システム：
マルチモーダル開発支援： 現在のチャットベースのインターフェースに加えて、音声、画像、動画など様々な入力形式に対応した開発支援システムが登場するでしょう。
AI-SDLCの実際の活用事例
1. GitHub Copilot（Microsoft）
マイクロソフト傘下のGitHubが提供する「Copilot」は、AIによるコード生成支援ツールです。研究では、Copilotを利用した開発者は通常より最大55%高速でタスクを完遂できることが示されており、一部のリポジトリでは20〜30%のコードをAIが生成しているとの報告もあります。
出典:
https://www.itpro.com/technology/artificial-intelligence/how-ai-coding-is-transforming-the-it-industry-in-2025
https://arxiv.org/abs/2406.17910
2. 開発者の業務効率化（Atlassian調査）
Atlassianの調査によると、生成AIを導入した開発者の68%が「週10時間以上の時間を節約できている」と回答しており、2024年の46%から大きく伸びています。
ただし同調査では、組織内の非効率（情報検索や連携不足）が依然として大きな課題であることも指摘されています。
出典:
https://www.techradar.com/pro/ai-is-helping-developers-save-time-but-the-struggle-to-find-timely-information-is-costing-businesses-millions
https://www.itpro.com/software/development/atlassian-says-ai-has-created-an-unexpected-paradox-for-software-developers-theyre-saving-over-10-hours-a-week-but-theyre-still-overworked-and-losing-an-equal-amount-of-time-due-to-organizational-inefficiencies
3. AWSとGoogleの事例
AWSの幹部によると、開発者は平均して1日1時間程度しか実際のコーディングに時間を割けていないと言われています。AIの導入によって、この時間を増やし本質的な開発作業に集中できることが期待されています。
またGoogleでは、新しいコードの25%以上がAIによって生成されているとされています。
出典:
https://www.businessinsider.com/amazon-developers-spend-only-one-hour-coding-daily-aws-ai-2024-12
成功している企業の共通点
これらの事例には共通する特徴があります。
特定課題に焦点を当てた導入
全ての工程をAI化するのではなく、「コード生成」「テスト」「ドキュメント作成」など、限られた領域から導入しています。
人間との協業を前提
AIが成果物を生成しても、最終的には人間が確認・修正する仕組みを持ち、信頼性と品質を担保しています。
社内データの活用
楽天シンフォニーの事例のように、自社データを学習に使うことで、業界や組織に特化した高精度な成果を得ています。
まとめ
Rakuten SymphonyのAI-SDLCは、ソフトウェア開発を「AIと一緒に行う時代」の到来を象徴する仕組みです。単なる効率化ツールではなく、開発のやり方そのものを変える可能性を秘めています。実世界データを活用した高精度なAI、業界標準への準拠、包括的な開発支援機能により、通信業界のみならず、様々な分野でのソフトウェア開発に革新をもたらすことが期待されます。
ただし、この変革を成功させるためには、技術的な進歩だけでなく、人材育成、組織文化の変革、そして適切なリスク管理が不可欠です。AI-SDLCが示す未来は確実に到来しますが、その恩恵を最大化するためには、我々自身も変化に適応し、新しい働き方を学んでいく必要があるでしょう。AIと人間が協業する時代に、私たちはどのようにスキルを磨き、新しい働き方を受け入れていくべきでしょうか。AI-SDLCの推進により、人間は最終判断や創造的な部分に集中できるようになり、AIは繰り返し作業や確認作業を支える。こうした役割分担が今後の開発の標準になっていくと考えられます。
これからの通信業界、ソフトウェア開発全体に大きな影響を与えていく楽天シンフォニーのAI-SDLCの発展を、引き続き注視していきたいと思います。
Rakuten Symphony’s Top 25 AI initiatives: Software development life cycle
Rakuten Symphony’s Top 25 AI initiatives: Software development life cyclehttps://symphony.rakuten.com/blog/rakuten-symphonys-top-25-ai-initiatives-software-development-life-cycle
Rakuten Symphony’s Top 25 AI initiatives: Software development life cycle
Know more about Rakuten Symphony AI-based software development life cycle (AI-SDLC) tool, one of our top 25 AI initiatives for communications service providers.
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楽天シンフォニーのAI-SDLC：AIが変えるソフトウェア開発の未来
SDLCとは？
まず、「SDLC」という言葉からご説明します。SDLCとは Software Development Life Cycle（ソフトウェア開発ライフサイクル） の略で、ソフトウェアを作るときの一連の流れを指します。たとえば、家を建てるときに「設計 → 材料準備 → 建築 → 検査 → 引き渡し」という流れがあるように、ソフトウェア開発にも「企画 → 設計 → 開発 → テスト → リリース」という段階があります。この流れ全体をまとめて「SDLC」と呼ぶのです。
AI-SDLCとは？
では「AI-SDLC」とは何でしょうか。これは従来のSDLCにAIを組み込んだ新しい仕組みです。従来のSDLCでは、人が主導で作業を進め、ツールはあくまで補助的でした。しかしAI-SDLCでは、AIが企画のアイデア出しからコード生成、エラー検出、リリース文書の作成まで幅広く自動化・支援してくれます。つまり、開発プロセス全体を「人が主役、AIが補助する」から「人とAIが共同で進める」へと進化させたものだと言えます。通信業界はネットワークが複雑化し、ソフトウェアの開発量も膨大になっています。最近では「Open RAN」や「クラウド技術」といった新しい仕組みが広がり、通信ネットワークはますます複雑になっています。そんな状況でAI-SDLCは、業界全体の効率化と品質向上を支える切り札となるかもしれません。
どれくらい役に立つのか？
楽天シンフォニーのデータによると、このAI-SDLCを使うと作業効率が40％向上し、ソフトウェア開発に必要な成果物も95％の精度で生成できるそうです。さらにAIがリアルタイムでエラーを指摘してくれるので、「後から気づいて手戻り」というムダを大幅に減らせます。
なぜ信頼できるのか？
この仕組みは「実際の通信ネットワークから集めたデータ」を学習している点が大きな強みです。机上の空論ではなく、楽天モバイルのリアルな現場データを使っているため精度が高いのです。また、携帯電話の世界で必ず守らなければならない国際基準（3GPPやO-RAN）に準拠しているので、安心して使える仕組みになっています。
通信業界への意味
通信サービスは今や生活のインフラであり、止まると大きな影響があります。そのため「ミスが少なく効率的な開発」が求められます。AI-SDLCは、これを実現する強力な武器になると考えられます。また、この仕組みは通信業界にとどまらず、他の業界でも応用できる可能性があります。たとえば、銀行システムや医療ソフトウェアなど、「ミスが許されない分野」にも広がっていくかもしれません。
楽天シンフォニーのAI-SDLCの詳細機能
楽天シンフォニーの公式ブログによると、このAI-SDLCツールは、通信サービスプロバイダー向けのトップ25 AI イニシアチブの一つとして位置づけられています。具体的には、チャットベースの生成AIモジュールとして設計されており、ソフトウェア開発ライフサイクルのあらゆるタスクを支援します。このツールの対象ユーザーは幅広く、プロダクトマネージャー、ビジネスアナリスト、UI/UXデザイナー、ソフトウェア開発者、品質保証担当者、リリースマネージャーまで、SDLCプロセスに関わる全ての職種をカバーしています。主な機能として以下のような支援が可能です。
市場調査とアイデア創出の支援：
デザイン支援： UI/UXデザイナーは、ユーザーストーリーの要件を基にワイヤーフレームやデザインを作成する際に、AI-SDLCの支援を受けることができます。
開発支援： 開発者向けには、コード生成、デバッグ、コードレビューの機能を提供します。また、品質保証チームに対してはテストケース生成の支援も行います。
リリース文書作成： AI-SDLCに蓄積されたデータの詳細を活用して、リリースノートやプロダクトローンチに必要な文書を作成し、SDLCの最終段階をサポートします。
業界標準への準拠確認： 新機能がO-RANアライアンスや3GPP標準に準拠していることを確認する支援も行います。
AI-SDLCがもたらす具体的なメリット
楽天シンフォニーが報告している効果は非常に印象的です。プロセス全体において即座のフィードバックと自動化を提供することで、プロセスの精度と効率が向上します。リアルタイムでのデータ入力への応答、エラーの即座の通知と修正により、SDLCにかかる時間とコストを削減します。特筆すべきは、エンジニアリング向けSDLC成果物の生成において95％の精度を達成し、ツール使用時に40％のプロセス効率向上を実現している点です。これらの数字は、単なる理論値ではなく、実際の運用データに基づいた実績値として報告されています。
実世界データを活用した正確なモデル訓練
AI-SDLCツールの開発において最も重要な要素の一つが、Rakuten AI for Telecom Platformを使用して開発されたことです。このプラットフォームにより、開発チームは実際のユーザーが本番ネットワークシステムを使用した際のログデータにアクセスできました。このプラットフォームには、3GPPやO-RAN仕様などの業界標準への準拠を確保するために必要なデータとドメイン知識が含まれています。さらに、ライフサイクルの各段階でツールの結果の精度を保証するために、データセット訓練も提供されています。
私見と考察：AI-SDLCが切り拓く未来のソフトウェア開発
1. パラダイムシフトの象徴としてのAI-SDLC
楽天シンフォニーのAI-SDLCは、単なるツールの進歩を超えて、ソフトウェア開発における根本的なパラダイムシフトを象徴していると考えられます。従来の開発プロセスでは、人間が主体となって各段階を進め、ツールは補助的な役割に留まっていました。しかし、AI-SDLCでは、AIが企画段階から運用段階まで能動的に参加し、人間のパートナーとして機能します。これは工業化時代における手工業から機械化への転換に匹敵する変化だと言えるでしょう。ただし、今回の変化は物理的な作業ではなく、知的労働の領域で起こっている点が大きく異なります。知識労働者の仕事そのものが、AIとの協働を前提として再定義されつつあるのです。
2. 実世界データの重要性と信頼性の確立
AI-SDLCの最大の強みは、実際の通信ネットワークから収集されたリアルなデータを学習基盤としている点にあります。これは、多くのAIツールが抱える「理論と実践のギャップ」という問題を解決する重要なアプローチです。机上で作られたサンプルデータではなく、楽天モバイルという実際に稼働している商用ネットワークから得られるログデータを活用することで、現実の複雑さや例外ケースを含んだ学習が可能になっています。これにより、95％という高い精度を実現できているのでしょう。また、3GPPやO-RAN Alliance といった国際標準への準拠を組み込んでいることも、信頼性確保の重要な要素です。通信業界では互換性と標準化が極めて重要であり、これらの基準を満たすことで、グローバルな展開が可能になります。
3. 人的リソースの最適化と新たなスキルセット
40％の効率向上という数字は、単純に作業時間が短縮されることを意味するだけではありません。人的リソースがより創造的で戦略的な業務に振り向けられることで、全体的な価値創造が向上する可能性があります。例えば、コード生成やテストケース作成といったルーティン作業がAIによって自動化されることで、開発者はアーキテクチャ設計やユーザー体験の向上といった、より高度な判断を要する業務に集中できるようになります。これは、開発チーム全体のスキルレベル向上にもつながるでしょう。ただし、これと同時に求められるスキルセットも変化していきます。従来の技術スキルに加えて、AIとの効果的な協働方法、AIの出力を適切に評価・改善する能力、そして AI を活用した問題解決能力が重要になってきます。
4. 業界横断的な波及効果への期待
通信業界で実証されたAI-SDLCの成功は、もしかすると、他の業界にも大きなインパクトを与える可能性があります。特に、高い品質要求と複雑性を持つ分野での応用が期待できそうです。金融業界では、規制要件への準拠確認や、リスク管理システムの開発において、AI-SDLCのアプローチが活用できるでしょう。膨大な規制文書や業界基準への自動適合チェック機能は、コンプライアンス コストの大幅削減につながりそうです。医療・ヘルスケア分野では、医療機器ソフトウェアや病院情報システムの開発において、FDA承認や医療機器規制への準拠確認に応用できるかもしれません。患者安全に直結するソフトウェアの品質向上は、社会的インパクトが極めて大きい領域です。自動車業界では、ADAS（先進運転支援システム）や自動運転技術の開発において、ISO 26262などの機能安全規格への準拠確認に活用できる可能性があります。
5. 組織文化と働き方の変革
AI-SDLCの導入は、技術的な変化にとどまらず、組織文化と働き方そのものを変革する力を持っています。チャットベースのインターフェースにより、技術的な障壁が下がり、より多くのステークホルダーが開発プロセスに参加できるようになります。例えば、ビジネスサイドの担当者が自然言語で要求を入力し、それが自動的に技術要件に変換される仕組みが実現されれば、ビジネスと技術の間の溝が大幅に縮まります。これにより、よりアジャイルで顧客志向の開発が可能になるでしょう。
6. 潜在的なリスクと課題への対応
AI依存のリスク： AIによる自動化が進むにつれて、人間のスキルが退化する可能性があります。特に、基本的なプログラミングスキルやシステム設計能力が衰えることで、AIの出力を適切に評価できなくなるリスクがあります。
セキュリティとプライバシー： 実世界のデータを学習に使用することで高い精度を実現している一方で、機密情報の取り扱いには細心の注意が必要です。学習データに含まれる顧客情報や企業機密の保護は重要な課題です。
ブラックボックス問題： AIの意思決定プロセスが不透明である場合、生成されたコードやドキュメントの妥当性を人間が判断することが困難になる可能性があります。特に、規制の厳しい業界では説明可能性が重要になります。
7. 未来への展望：次世代のソフトウェア開発
楽天シンフォニーのAI-SDLCは、次世代のソフトウェア開発がどのような姿になるかを示す先駆的な事例だと考えられます。今後の発展を考えると、以下のような方向性が予想されます。
自律的な開発システム： 現在は人間が主導でAIを活用していますが、将来的には AI が自律的に要求分析から実装、テスト、デプロイまでを行う完全自動化システムが実現される可能性があります。
継続学習システム：
マルチモーダル開発支援： 現在のチャットベースのインターフェースに加えて、音声、画像、動画など様々な入力形式に対応した開発支援システムが登場するでしょう。
AI-SDLCの実際の活用事例
1. GitHub Copilot（Microsoft）
マイクロソフト傘下のGitHubが提供する「Copilot」は、AIによるコード生成支援ツールです。研究では、Copilotを利用した開発者は通常より最大55%高速でタスクを完遂できることが示されており、一部のリポジトリでは20〜30%のコードをAIが生成しているとの報告もあります。
出典:
https://www.itpro.com/technology/artificial-intelligence/how-ai-coding-is-transforming-the-it-industry-in-2025
https://arxiv.org/abs/2406.17910
2. 開発者の業務効率化（Atlassian調査）
Atlassianの調査によると、生成AIを導入した開発者の68%が「週10時間以上の時間を節約できている」と回答しており、2024年の46%から大きく伸びています。
ただし同調査では、組織内の非効率（情報検索や連携不足）が依然として大きな課題であることも指摘されています。
出典:
https://www.techradar.com/pro/ai-is-helping-developers-save-time-but-the-struggle-to-find-timely-information-is-costing-businesses-millions
https://www.itpro.com/software/development/atlassian-says-ai-has-created-an-unexpected-paradox-for-software-developers-theyre-saving-over-10-hours-a-week-but-theyre-still-overworked-and-losing-an-equal-amount-of-time-due-to-organizational-inefficiencies
3. AWSとGoogleの事例
AWSの幹部によると、開発者は平均して1日1時間程度しか実際のコーディングに時間を割けていないと言われています。AIの導入によって、この時間を増やし本質的な開発作業に集中できることが期待されています。
またGoogleでは、新しいコードの25%以上がAIによって生成されているとされています。
出典:
https://www.businessinsider.com/amazon-developers-spend-only-one-hour-coding-daily-aws-ai-2024-12
成功している企業の共通点
これらの事例には共通する特徴があります。
特定課題に焦点を当てた導入
全ての工程をAI化するのではなく、「コード生成」「テスト」「ドキュメント作成」など、限られた領域から導入しています。
人間との協業を前提
AIが成果物を生成しても、最終的には人間が確認・修正する仕組みを持ち、信頼性と品質を担保しています。
社内データの活用
楽天シンフォニーの事例のように、自社データを学習に使うことで、業界や組織に特化した高精度な成果を得ています。
まとめ
Rakuten SymphonyのAI-SDLCは、ソフトウェア開発を「AIと一緒に行う時代」の到来を象徴する仕組みです。単なる効率化ツールではなく、開発のやり方そのものを変える可能性を秘めています。実世界データを活用した高精度なAI、業界標準への準拠、包括的な開発支援機能により、通信業界のみならず、様々な分野でのソフトウェア開発に革新をもたらすことが期待されます。
ただし、この変革を成功させるためには、技術的な進歩だけでなく、人材育成、組織文化の変革、そして適切なリスク管理が不可欠です。AI-SDLCが示す未来は確実に到来しますが、その恩恵を最大化するためには、我々自身も変化に適応し、新しい働き方を学んでいく必要があるでしょう。AIと人間が協業する時代に、私たちはどのようにスキルを磨き、新しい働き方を受け入れていくべきでしょうか。AI-SDLCの推進により、人間は最終判断や創造的な部分に集中できるようになり、AIは繰り返し作業や確認作業を支える。こうした役割分担が今後の開発の標準になっていくと考えられます。
これからの通信業界、ソフトウェア開発全体に大きな影響を与えていく楽天シンフォニーのAI-SDLCの発展を、引き続き注視していきたいと思います。
Rakuten Symphony’s Top 25 AI initiatives: Software development life cycle
Rakuten Symphony’s Top 25 AI initiatives: Software development life cyclehttps://symphony.rakuten.com/blog/rakuten-symphonys-top-25-ai-initiatives-software-development-life-cycle
Rakuten Symphony’s Top 25 AI initiatives: Software development life cycle
Know more about Rakuten Symphony AI-based software development life cycle (AI-SDLC) tool, one of our top 25 AI initiatives for communications service providers.
ご訪問ありがとうございます。
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