AIを活用したソフトウェア開発を正しく進めるために

ソフトウェア開発は加速しています。現在では AI アシスタントがコードを生成し、テストコードの雛形を作成し、リファクタリング案を提示するようになりました。その速度は、個々の開発者が到達できる水準をはるかに超えています。生産性向上の効果は現実のものですが、それに伴うリスクもまた現実のものです。

AI は確率的にコードを生成します。AI が学習しているのは、「正しく見える」出力を生成することであり、必ずしも「実際に正しい」出力を生成することではありません。一般的な商用ソフトウェアであれば、その差異は管理可能な範囲に収まるかもしれません。しかし、自動車、航空宇宙、医療、産業機器といった安全性が重要なシステムではそうはいきません。コーディングガイドラインに違反し、本来のアーキテクチャから逸脱し、到達不能なロジックを含むコードベースは、AI がより速く生成したからといって安全になるわけではありません。

本ホワイトペーパーは、そのギャップに直面しているエンジニアリングチームを対象としています。AI 支援開発による生産性向上の恩恵を享受しながらも、業界で求められるコード品質、規格準拠、監査対応能力を損なうことなく開発を進めたい組織のためのものです。解決策は、AI ツールの利用を拒否することではありません。AI を決定論的な検証と組み合わせることです。静的コード解析とアーキテクチャ検証は、AI アシスタントと競合するものではありません。むしろ AI を補完する存在です。AI は提案し、検証が判断します。

本ホワイトペーパーでは、この組み合わせが実際の開発現場でどのように活用できるのかを解説します。具体的には、Axivion が AI 支援開発のワークフローにどのように統合されるのか、その統合レベルにはどのようなものがあるのか、さらにコード量が増加しコードの生成元の追跡が難しくなる中でも、認証や監査に必要なエビデンスを維持するためにどのような規律が求められるのかについて説明します。

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