本レポートでは、AI駆動開発と、システムズエンジニアリングへのAI適用研究の動向について整理・解説する。
【レポートサマリ】
AI駆動開発への期待
・ 生成AIの活用によって、プログラミングが大きく変わることが多くの専門家により指摘されている。
・ CHOP(チャット指向プログラミング)のような新しいアプローチを取り入れることで、
ジュニア開発者が高い生産性を発揮できる期待もある。
AI駆動開発への懸念
・ 一方で逆に、ジュニア開発者が任されるような小さなタスクがAIコーディングエージェントに
代替されてしまうことで、成長機会が喪失されるといった懸念もある。
・ また、表面上正しく動いているように見えるバグを含んだコードが検証されずに
リリースされてしまう恐れもあり、シニア開発者などによる適切な検証が必要である。
AIコーディングエージェントの台頭 ~開発者が「運転席」を譲る可能性~
・ Clineの様に、コードの生成に留まらずコマンド実行やその結果に基づいた修正まで自動で行う
AIコーディングエージェントが登場した。CursorのagentモードやCopilot Agentのように、
開発者支援中心だったツールにもエージェント機能が追加されてきている。
・ 人間主体のコーディングに対するコードの提案や修正の推薦といった支援の役割から、
AIエージェント主体のコーディング結果を人間が確認、修正するスタイルへの移行の予測も出ており、
今後の技術進展が注目される。
AI駆動開発時代におけるアーキテクチャモデリング
・ AI駆動開発が取り入れられる中でも、次のような点で引き続きアーキテクチャモデリングは
重要と考えられる。
✓ 関係者間での共通理解の醸成
✓ 要件充足の追跡性・信頼性、構成の確認可能性、設計の説明可能性
・ グラフィカル・モデリング言語によるMBSEによって、人間が視認でき、
機械可読性も高いモデリングを行うことが可能である。
更に、こうしたアーキテクチャモデリング自体も生成AIにより効率化可能なことが、
研究により確認されている。
・ 適切な指示出しやタスク分割が必要なAI駆動開発の利便性や信頼性を、生成AIによって効率化された
アーキテクチャモデリングにより更に向上させることが期待される。
▼目次
- AI駆動開発の動向
- AI駆動開発の概要
- AIを活用した開発者支援ツール例
- AI駆動開発で注目される概念
- AI駆動開発の発展見通し
- システムズエンジニアリングへのAI適用研究の動向
- 大規模システム開発へのAI支援の適用可能性
- MBSEとエンタープライズアーキテクチャ(EA)
- アーキテクチャモデリングへのAI適用研究事例
- まとめ
- まとめと考察
▼執筆者
先端技術ラボ 市原紘平
先端技術ラボ 市原紘平
専門領域
技術コミュニティ活動
ISO/TC 68委員会 委員、ISO/TC 68/JWG 1（デジタル通貨） エキスパート
IEEE Consumer Technology Society, IEEE International Conference on Consumer Electronics 2024, Session Chair of Blockchain and Cryptocurrency(BAC) Session
SMBC兼務。Web3研究に取り組み、2018年からセキュリティトークン等を行内で啓蒙。事業企画への生成AI活用に興味。
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