生成AIが開発者の生産性を2倍に - マッキンゼーが示す実践的戦略
- 2024年3月25日
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グローバルコンサルティング企業のマッキンゼーが発表した最新レポート「Unleashing developer productivity with generative AI（生成AIで開発者の生産性を解き放つ）」によると、生成AIの活用により、ソフトウェア開発者のコーディング速度が2倍にも向上するという。本記事では、同レポートの内容を詳しく解説し、生成AIがもたらす開発者の生産性革命と、企業がその効果を最大限に引き出すための実践的戦略について探っていく。果たして、生成AIは開発現場にどのようなインパクトをもたらすのだろうか？そのヒントがここにある。
この記事でわかること
・生成AIによる開発者の生産性向上効果がわかる
- コードのドキュメント化や新規コード作成などのタスクで、生成AIを活用することにより開発者の作業時間を50%短縮できる。ただし、その効果はタスクの複雑さや開発者の経験によって異なる。
・生成AIと開発者の協働によるコード品質の維持・向上がわかる
- 開発者が生成AIに適切な指示を与え、出力されたコードを確認・修正することで、コードの品質を保ちながら開発スピードを向上させられる。AIと開発者の適切な役割分担が重要。
・企業が生成AIを効果的に活用するための4つのアクションがわかる
- 生成AIの導入に際して、開発者へのトレーニング、適切なユースケースの選択、人材のスキルシフト、リスク管理体制の整備が不可欠。これらの取り組みにより、生成AIの効果を最大化し、リスクを最小化できる。
・生成AIが開発者の新たな挑戦を後押しすることがわかる
- 生成AIは、開発者が新しい技術を学習したり、難しい問題を解決したりする際の強力な助けとなる。AIの支援により、開発者は今まで以上に新たな領域に挑戦できるようになる。
・開発者のスキルが生成AIの性能に与える影響の大きさがわかる
- 生成AIのパフォーマンスは、それを使いこなす開発者の能力に大きく左右される。的確な指示を与え、出力結果を適切に評価・改善できる開発者ほど、AIの力を最大限に引き出せる。
・生成AIがソフトウェア開発を変革する可能性と、企業の戦略の重要性がわかる
- 生成AIは、これまでにない規模でソフトウェア開発を変革する力を秘めている。ただし、その実現には、ツールの導入だけでなく、教育、リスク管理、組織変革など、企業の戦略的な取り組みが不可欠。
目次
1.生成AIによる開発者の生産性向上 - コーディング時間を半減させる効果
ソフトウェア開発の世界に、生成AIという革新的な技術が登場し、開発者の生産性を大きく向上させている。グローバルコンサルティング企業のマッキンゼーが発表した最新のレポートによると、生成AIを活用することで、開発者は様々なタスクの所要時間を大幅に短縮できることが明らかになった。
例えば、コードのドキュメント化という作業がある。これは、コードの機能を説明し、将来の改善を容易にするための重要なタスクだ。従来、開発者はこの作業に多くの時間を割いていたが、生成AIを使えば、なんと50%の時間短縮が可能なのである。
新しいコードを一から書く作業でも、同様の効果が期待できる。研究によると、生成AIを活用することで、新規コード作成にかかる時間を約半分に減らすことができるという。
さらに、既存のコードを改善するリファクタリング作業でも、生成AIの威力は発揮される。リファクタリングに要する時間を3分の2も短縮できるのだ。
これらの数字は、生成AIが開発者の生産性向上に大きく貢献する可能性を示している。コーディングに費やす時間を大幅に減らせれば、開発者はより複雑なビジネス課題の解決や、新しいソフトウェア機能の開発に注力できるようになるだろう。
ただし、生成AIによる生産性向上効果は、タスクの複雑さや開発者の経験によって異なることにも注意が必要だ。マッキンゼーのレポートでは、この点についても興味深い結果が得られている。次章では、その詳細を見ていくことにしよう。
2.生成AIの生産性向上効果は万能ではない - タスクの複雑さと開発者の経験が影響
前章では、生成AIがソフトウェア開発者の生産性を大幅に向上させる可能性について述べた。しかし、マッキンゼーのレポートによると、この効果は万能ではなく、タスクの複雑さと開発者の経験によって大きく左右されることが明らかになっている。
例えば、開発者にとって非常に複雑なタスクでは、生成AIを使っても時間短縮効果は10%未満に留まることがある。これは、開発者が必要なプログラミングフレームワークに不慣れな場合などに起こりやすい。つまり、生成AIは開発者の知識やスキルを完全に補えるわけではないのだ。
また、経験の浅い開発者の場合、生成AIを使うことでかえって生産性が下がってしまう可能性もある。研究では、経験1年未満の初級開発者がツールを使用した場合、タスクに7～10%も長い時間がかかるケースが報告されている。これは、生成AIを効果的に活用するには、ある程度の開発経験と知識が必要であることを示唆している。
ただし、これらの結果は生成AIの可能性を否定するものではない。むしろ、生成AIと開発者の適切な協働により、コードの品質を維持しつつ、開発スピードを向上させられることを示しているのだ。
研究によると、AIを活用して作成されたコードは、バグ、保守性、可読性の点でわずかに優れていた。ただし、この品質を維持するためには、開発者がツールに適切な指示を与え、出力結果をチェックする必要がある。
例えば、開発者がツールに「ユーザー登録機能を作成してください」と指示を出したとする。この場合、開発者は生成AIに対して、ユーザー情報をどのように処理し、セキュリティをどう確保するかなど、具体的な要件を伝える必要がある。また、出力されたコードが要件を満たしているか、エラーがないかなどを入念にチェックすることが求められる。
このように、生成AIは開発者の仕事を完全に肩代わりするものではない。むしろ、開発者の知識と経験を補完し、効率的な開発を支援するツールなのだ。生成AIと開発者が適切に協働することで、コードの品質を維持しつつ、開発スピードを向上させることができる。
以上のように、生成AIの生産性向上効果を最大限に引き出すためには、タスクの選択と開発者のスキルが重要なカギとなる。それでは、企業はどのようなアプローチで生成AIを活用すべきだろうか？次章では、マッキンゼーが提案する4つの実践的なアクションについて詳しく解説していく。
3.生成AIの効果を最大化し、リスクを最小化する4つのアクション - マッキンゼーが提言
前章では、生成AIと開発者の適切な協働がコードの品質向上につながることを述べた。では、企業は生成AIをどのように導入・活用すべきだろうか？マッキンゼーは、生成AIの効果を最大限に引き出し、リスクを最小限に抑えるための4つのアクションを提案している。
1.開発者への生成AIトレーニングとコーチング
生成AIを効果的に活用するには、開発者が適切な指示（プロンプト）を与え、出力結果をチェックできるスキルが必要不可欠である。そのため、企業は開発者向けのトレーニングプログラムを用意すべきだ。
例えば、「自然言語処理を用いてユーザーの感情を分析するコードを作成してください」といった具体的なプロンプトの作成方法や、出力されたコードの品質チェックのポイントなどを、ハンズオン形式で学ぶ場を設ける。また、先輩開発者がメンターとなり、実際のプロジェクトでの生成AI活用について指導するコーチング制度も効果的だ。経験豊富な開発者から、プロンプトの作成やコードレビューのコツを直接学べば、新しいツールへの適応もスムーズになるだろう。
2.適切なユースケースの選択
生成AIは、あらゆる開発タスクに万能というわけではない。企業は、ツールの得意分野を見極め、最も効果が期待できる用途に絞って活用することが重要だ。
例えば、APIドキュメントの作成や、コードの自動リファクタリングなどは、生成AIの力を発揮しやすい領域と言える。一方で、高度に専門的で複雑なアルゴリズムの開発などは、AIだけでは対応が難しいかもしれない。企業は、自社の開発プロセスを分析し、生成AIの活用によって大きな効率化が見込める工程を特定することから始めるべきだ。そして、その工程に必要な機能を備えたツールを選定し、pilot projectを通じて効果を検証していくことが求められる。
3.人材のスキルシフト計画
生成AIの導入により、開発者の生産性が向上すれば、これまで手作業で行っていた定型的なタスクは自動化されていく。そうなれば、浮いた時間を、より高度で創造的な仕事に充てることができるだろう。
例えば、開発者がコードの細部の実装に追われることなく、ソフトウェア設計やアーキテクチャの策定により注力できるようになる。また、ビジネス要件の分析やユーザー体験の改善など、より上流工程へのシフトも可能になるかもしれない。企業は、生成AIがもたらす業務の変化を見据え、開発者のスキル転換を計画的に進めることが重要だ。それには、AIに置き換えられるスキルと、これから伸ばすべきスキルを明確にし、キャリアパスを再設計することが求められる。また、必要な研修プログラムを用意し、開発者の成長をサポートしていく必要もあるだろう。
4.リスク管理体制の整備
生成AIの活用には、従来のソフトウェア開発とは異なるリスクが伴う。例えば、学習データに個人情報が紛れ込んでいないか、著作権を侵害するコードが生成されていないかなど、データやコンテンツの取り扱いには十分な注意が必要だ。
また、AIが生成したコードにバグや脆弱性が含まれていた場合、それが製品の品質やセキュリティに大きな影響を与えるおそれもある。そのため企業は、生成AIの利用に関するガイドラインやルールを定め、適切な管理体制を整備することが求められる。具体的には、学習データのチェック体制の確立、知的財産権の取り扱い方針の策定、AIが生成したコードの品質保証プロセスの導入などが考えられるだろう。
加えて、AIの予期せぬ動作によるトラブルに備え、開発者がツールをコントロールできる環境を整えることも重要だ。例えば、ツールの出力に不審な点がある場合、すぐに開発者が介入・修正できる体制を確保しておく必要がある。
以上のように、生成AIの導入には様々な準備が必要だが、適切に管理することで、開発者の生産性と創造性を大きく高められる可能性を秘めている。
次章では、そうした生成AIの力が、開発者の新たな挑戦をどのように後押ししていくのかを見ていきたい。
4.生成AIが開発者の新たな挑戦を後押し - 未知の領域への踏み出しを支援
前章では、生成AIの効果を最大化し、リスクを最小化するための4つのアクションについて解説した。では、生成AIは開発者の働き方をどのように変えていくのだろうか？マッキンゼーのレポートによると、生成AIは開発者の新たな挑戦を後押しする力を持っているという。
ソフトウェア開発において、開発者が未知の領域に踏み出すことは、innovation（革新）を生み出す上で欠かせない。しかし、新しい技術やフレームワークを習得するには、多大な時間と努力が必要だ。ここで生成AIが、開発者の心強い味方となる。
例えば、開発者がこれまで経験したことのないプログラミング言語を使ってシステムを構築する必要に迫られたとする。従来なら、言語の文法や標準ライブラリを一から学ぶところから始めなければならない。しかし、生成AIを活用すれば、サンプルコードを生成してもらいながら、言語の特徴を短時間で把握することができる。つまり、新しい言語やフレームワークの学習を大幅にスピードアップできるのだ。
また、生成AIは、開発者が遭遇する様々な課題解決をサポートしてくれる。プロジェクトを進める中で、行き詰まることは珍しくない。そんな時、生成AIに状況を説明し、アドバイスを求めることができる。AIは膨大なコードや事例から、解決のヒントを提示してくれるだろう。まるで、豊富な経験を持つ上級開発者に相談するように、生成AIを頼りにできるのだ。
マッキンゼーのレポートでは、生成AIを活用することで、開発者が25～30%も高い確率で、complex tasks（複雑なタスク）を期限内に完了できることが示されている。生成AIが、開発者の "intellectual partner"（知的なパートナー）となり、難題への挑戦を後押ししているのである。
こうした生成AIのサポートは、開発者のモチベーションにも良い影響を与える。研究によると、生成AIを活用した開発者は、そうでない開発者に比べ、幸福度、達成感、仕事への没頭度が2倍以上高かったという。単調な作業から解放され、よりクリエイティブな活動に専念できることが、開発者の満足度を高めているのだろう。
生成AIは、開発者の可能性を広げ、新たな挑戦へと導く力を秘めている。企業は、この技術を積極的に活用し、開発者の成長と挑戦を後押ししていくべきだ。
次章では、開発者のスキルと生成AIの性能が、どのように相互に影響し合うのかを掘り下げていく。
5.開発者のスキルが生成AIの力を引き出す - 相互の成長が高品質なコードを生む
前章では、生成AIが開発者の新たな挑戦を後押しする力を持っていることを述べた。では、開発者のスキルと生成AIの性能は、どのように影響し合っているのだろうか？マッキンゼーのレポートによると、開発者の能力が高いほど、生成AIのパフォーマンスを最大限に引き出せるという。
生成AIは、開発者の指示（プロンプト）に基づいてコードを生成する。つまり、開発者がAIに的確な指示を与えられるかどうかが、生成されるコードの品質を大きく左右するのだ。
例えば、ある機能を実装するために、生成AIにコードを生成させたいとする。この時、開発者が「ユーザー情報を安全に管理しつつ、データベースに登録する処理を書いて」といった具体的で適切な指示を与えられれば、AIは高品質なコードを生成できる。一方、「ユーザー登録の処理を作って」といった曖昧な指示では、AIは開発者の意図を汲み取れず、不十分なコードしか生成できないかもしれない。
また、開発者がコードをレビューし、AIにフィードバックを与えることも重要だ。生成されたコードにバグや脆弱性が含まれていないか、設計が適切かどうかを確認し、改善点をAIに伝えることで、AIは次回より良いコードを生成できるようになる。つまり、開発者とAIが協力して、コードの品質を高めていくことができるのだ。
さらに、開発者がAIの出力を鵜呑みにせず、常に批判的な目を持つことも大切である。AIは優れた補助ツールではあるが、万能ではない。時として、AIが生成したコードに誤りや偏りが含まれていることもある。それを見抜き、適切に修正できるのは、高度な知識と経験を持った開発者だけなのだ。
マッキンゼーのレポートでも、開発者のスキルがAIの活用に大きく影響することが示されている。例えば、生成AIを使ったコーディングにおいて、上級開発者は初級開発者に比べ、タスクの完了までに要する時間を大幅に短縮できたという。上級開発者は、AIに的確な指示を与え、出力結果を適切に評価・修正できるスキルを持っているからこそ、AIの力を最大限に引き出せるのだ。
つまり、生成AIの性能を決めるのは、AIそのものの能力だけでなく、それを使いこなす開発者の能力でもあるのだ。企業は、AIツールの導入と並行して、開発者のスキル向上にも注力すべきだろう。それこそが、生成AIの真の価値を引き出す鍵となる。
次章では、こうした生成AIの可能性をさらに広げていくために、企業がどのような取り組みを進めるべきかを探っていく。
6.生成AIがソフトウェア開発を変革する - 企業の戦略的な取り組みが鍵を握る
前章では、開発者のスキルが生成AIの性能を左右することを述べた。では、企業はどのような戦略で生成AIを活用していくべきだろうか？マッキンゼーのレポートによると、生成AIは他のツールやプロセス改善では実現できなかったレベルで、ソフトウェア開発を変革する力を秘めているという。
従来のソフトウェア開発では、開発者の生産性向上のために様々な取り組みが行われてきた。新しい開発ツールの導入、アジャイル開発やDevOpsといった開発手法の採用などだ。しかし、生成AIはそれらを超える飛躍的な生産性向上を実現できる可能性を秘めている。
マッキンゼーのレポートでは、生成AIを活用することで、開発タスクの所要時間を最大50%短縮できることが示されている。これは、これまでのどのような取り組みよりも大きなインパクトだ。例えば、コードのドキュメント化にかかる時間を半減させ、新規コード作成の速度を倍増させられるのだ。
ただし、こうした生産性向上を実現するには、単にAIツールを導入するだけでは不十分である。企業は、生成AIを活用するための戦略的な取り組みを進めていく必要がある。
まず重要なのは、開発者への教育だ。AIを効果的に活用するには、適切な指示の出し方やコードレビューの方法など、新しいスキルを身につける必要がある。企業は、社内でのトレーニングプログラムの実施や、外部の教育リソースの活用などを通じて、開発者のスキル向上を支援すべきだろう。
また、AIツールの選定や運用における戦略も欠かせない。数多くのAIベンダーが登場している中で、自社のニーズに合ったツールを見極めることが重要だ。さらに、AIの利用に伴うリスク管理や、AIを活用した開発プロセスの設計など、体系的な取り組みが求められる。
加えて、AIがもたらす業務変革にも備える必要がある。AIの活用により、開発者の役割がコーディングから設計やアーキテクチャなどの上流工程へとシフトしていく可能性がある。企業は、こうした変化を見据えて、開発者のキャリアパスや組織構造を見直していくべきだろう。
生成AIは、ソフトウェア開発の世界に大きな変革をもたらそうとしている。しかし、その真価を引き出すには、企業の戦略的な取り組みが不可欠だ。ツールの導入だけでなく、人材育成、リスク管理、組織変革など、多角的な施策を通じて、生成AIの可能性を最大限に活かしていくことが求められる。
企業がこうした取り組みを進めることで、生成AIは開発者の生産性と創造性を飛躍的に高め、ソフトウェア開発のあり方そのものを変えていくだろう。それは、これまでにない革新的なソフトウェアを生み出す原動力となるはずだ。