AI時代に即した開発フロー、或いはKANBAN運用を見直す。
皆さんのKANBAN、スプリント計画はAI時代に適応できていますか?この記事を機に再考のきっかけになってもらえれば嬉しいです。
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経済産業省・IPAの「デジタルスキル標準 ver.2.0」と政府の「人工知能基本計画」を基に、DXからAXへの転換に伴うデータマネジメント類型の新設や開発組織における役割設計のポイントを解説します。
Googleの専任研究チームへの取材から、ログと質的データの組み合わせや組織的意思決定に資する開発生産性測定のアプローチを紹介します。
VS CodeのGitHubイシュー2万5千件超を分析した研究から、開発者の関心はハルシネーションなどの概念的リスクではなく認証や設定といった運用課題に集中しており、コード補完から自律エージェントへ移行している実態が明らかになりました。
アジャイル開発におけるハイブリッドワークの実態と影響を4社調査や国際アンケートから分析。出社方針や会議設計、チーム合意の重要性を解説します。
米国技術者607名を対象とした調査から、幸福感は離職防止に、苦痛の軽減は開発パフォーマンスに直結する構造が判明しました。トイル削減やCI/CDフィードバックなど、開発チームの環境設計に役立つ分析結果を解説します。
生成AIツールがソフトウェア開発に与える影響を北欧の開発者6名へのインタビューから質的に分析。開発生産性の向上を左右する条件や検証コスト、SPACEフレームワークによる評価を解説します。
1,084名の開発者データを基にしたLLMシミュレーション研究を紹介します。コーディングエージェントの導入で作業速度が向上する一方、直接対話やナレッジの蓄積が減少する傾向が明らかになりました。
AIツールの普及に伴い開発メトリクスはどう変化するのか。vLLMとSGLangの計33,228件のPRを分析した研究から、スループット急増の裏で生じるレビューの長期化や議論の増加傾向を解説します。
米ハイテク企業977社のデータ分析から、OSS製品開発が企業の粗利益率を4〜5%向上させること、そしてその効果を得るには外部貢献割合やR&D投資が重要であることが明らかになりました。
GitHub上の2万9千超のリポジトリを分析した研究から、AI利用方針の導入が開発者の活動やレビュー、コード品質に与える因果的影響を解説します。
ソフトウェアエンジニア119名を対象とした調査により、LLM利用における依存・過信・依存症的行動の実態が判明。機能的依存や情報探索の優先が主流であり、強迫的な依存症ではない実態を解説します。