DevOpsにおけるAIがもたらすビジネス上のメリット

DevOpsのはじまり

DevOpsが登場する以前は、従来のソフトウェア開発サイクルはサイロ化されていました。つまり、コードを書く責任者（別名ソフトウェア開発者）と、そのコードをデプロイしてサポートする人（別名IT運用チーム）が分離されていたのです。この格差は、しばしば内部対立、開発サイクルの長期化、ソフトウェアの低品質化、そして顧客の不満足につながりました。

2007年から2009年にかけて、オンラインフォーラムや地域のミートアップで、ソフトウェア開発とIT運用のコミュニティは変革を求めて結集しました。彼らは、計画から構築、監視、反復まで、開発サイクルのすべてのステップで、開発者と運用チームが一緒に働く世界を思い描いていました。そして今日、DevOpsは広く普及するようになりました。さらに、コードのマージとデプロイを合理化することを目的とした自動化と人工知能（AI）を含むように進化しています。

DevOpsとは何か？

DevOpsとは、Development（開発）とOperations（運用）を組み合わせたものです。ツール、プラクティス、手順、ポリシーの文化的な組み合わせが組み込まれており、これらはすべて、ソフトウェアアプリケーションやサービスを開発・展開する組織の能力を向上させるために設計されたものです。また、コンセプトやデザインからコーディング、テスト、発売までの製品ライフサイクルに継続的なフィードバックを組み込んでいます。これにより、チームはバグを早期に発見し、より高品質の製品をリリースし、より頻繁なアップデートを推進することができます。

人工知能とは何ですか？

人工知能（AI）は、コンピュータサイエンスの一分野です。通常、人間の知能を必要とするタスクを実行できるスマートマシンを構築することに重点を置いています。AIは、学習、計画、問題解決など、人間のような活動を行うことができます。

長年にわたり、企業はAIをワークフローや実務に取り入れることを優先してきました。ある企業は、AIを使用して、頻繁に繰り返される作業を行う人間の労働者の必要性を置き換えることを望んでいます。また、AIをサポートツールとして活用し、人間がより速く、より効率的に、より正確で成功裏に仕事をこなせるようにしたいと考えている企業もあります。

AIをビジネスに活用することで、人間の労働者の時間を確保し、AIにはできないより深く複雑な仕事に集中することができます。その結果、まだ発見されていない新しいエキサイティングな方法でイノベーションを起こすことができるようになるのです。

DevOpsにおけるAIのメリット

AIは、さまざまな方法でDevOpsサイクルを効率化することができます。繰り返しの手作業にかかる時間を短縮し、セキュリティの脆弱性を特定し、パフォーマンスを最適化し、ソフトウェア開発チームとIT運用チーム間のコラボレーションを向上させることができます。また、ソフトウェアテストの自動化により、開発サイクルを高速化し、製品をより早く市場に投入することができます。ここでは、AIがDevOpsサイクルにもたらすメリットをいくつか紹介します：

手作業の軽減

自動化されたコードレビューは、ソフトウェア開発サイクルのスピードアップに貢献します。AIは、人間が行うには時間とコストがかかりすぎるテストを実行するために使用できます。これには、コードのわずかな変更でも新たな予期せぬエラーにつながる可能性のあるマイナーコードレビューが含まれます。AIを使えば、開発サイクルの各段階でコードレビューを頻繁に行うことができ、異常を早期に修正することができます。

セキュリティの向上

適切に訓練されたAIは、時間の経過とともに経験から学習していきます。その知識を利用して、ユーザーの行動の傾向、パターン、異常を特定することができるようになります。例えば、DDos（分散型サービス拒否）攻撃などで、ユーザーの機密データが盗まれる危険性がある場合、AIがそれを察知することができるようになります。そして、そのリスクを早期に特定することができます。これにより、コードが大きく、複雑で、操作しにくくなる前に、適切なセキュリティ対策を実施することが容易になります。さらに、自動化されたコンプライアンス制御により、チームは業界固有のセキュリティ要件に容易に準拠することができます。

コラボレーションとコミュニケーションの向上

AIをDevOpsのフレームワークに組み込むことで、より多くのコラボレーションとコミュニケーションを促進することができます。どうしてでしょうか？IT運用チームと開発チームが協力して、AIのトレーニング、監視、評価を行うことができるからです。AIに与えるべきデータ、AIが実行すべきタスク、AIが目指すべき成果などを一緒に決めることができるのです。その結果、両チームは、どのようにプロセスを展開し、どのようなゴールを目指すかについて合意することができます。

継続的なフィードバックループ

ソフトウェアに何か問題があることが分からない限り、何を修正する必要があるのかは分かりません。DevOpsでAIを使用すると、製品のライフサイクルに継続的なフィードバックを簡単に実装できるようになるため、この問題を解決することを目的としています。監視ツールと機械学習を使ってログファイル、スプレッドシート、マトリックスなどからデータを収集することで、チームが問題を特定し、状況を改善するための提案に従うことができるようになります。

DevOpsにおけるAIがビジネスに貢献する方法

ビジネスオーナーとして、あなたは多くの重要な選択を迫られています。これらの選択は、キャッシュフローや予算など、ビジネスの生産性や効率に影響を与える可能性があります。このため、特にビジネスを運営する上で、DevOpsにおけるAIがなぜ重要なのかを理解することが肝要です。

企業はAIを使用して、収集したデータの意味を理解することができます

AIは、複数のソースからデータを収集し、分類して、DevOpsチームが理解できるように提示することができます。さらに、DevOpsチームが受け取るデータは、実用的なものになります。そのため、貴重な洞察を得て、重要な意思決定を行うことができるようになります。

AIは、企業がリリースするソフトウェアの品質を大幅に向上させることができます

AIを使用するソフトウェア開発企業は、より良い製品を生み出す可能性が高くなります。なぜなら、AIを使ってテストプロセスを自動化し、コードの異常やセキュリティの脆弱性を特定し、さらにユーザーエクスペリエンスを最適化することができるからです。バグの防止は、発売時のより良いソフトウェアにつながり、顧客の満足度を高めることにつながります。

DevOpsにおけるAIは、リアルタイムのアラートを提供することができます

AIは、関連するすべての問題からデータを収集するように訓練することで、最も重要な問題の優先順位付けに使用することができます。問題の深刻度やビジネスに与える可能性のある影響に応じて、AIは適切な問題へのアラートを優先的に表示します。また、AIは、ビジネスが問題を迅速に修正するための解決策を提案することもできます。

最後に

DevOpsサイクルの加速と改善を望む企業にとって、AIは有望なソリューションです。

AIは、ビジネスにおける手作業の時間とコストの削減、ヒューマンエラーの排除、バグやセキュリティの脆弱性の特定、より高品質なソフトウェアのリリースに貢献します。さらに、DevOpsにおけるAIは、プロジェクトのあらゆる側面について両チームに統一された見解を与えることで、開発チームと運用チーム間のコラボレーションを改善することができます。

DevOpsサイクルから非効率な部分を取り除くことで、チームは開発プロセスの各ステップをよりコントロールし、情報に基づいた意思決定を行うためのデータをより多く得ることができます。その結果チームは、より多くの時間を創造性と革新性に集中させることができます。