Generative AIツールの影響を測定する方法

  • Generative AI(GenAI)ツール(例:GitHub Copilot)はソフトウェア開発ワークフローに統合されつつあり、その影響を測定することが重要。
  • GenAIツールは開発者体験(DevEx)を向上させ、繰り返しタスクの自動化やコードスニペットの提案、全体的な生産性向上を通じて開発者の生活の質を向上させる。
  • 生産性の向上、コード受入率などの主要なメトリクスを測定することで、GenAI開発ツールの実際の価値を理解する必要がある。
  • 開発者がGenAIツールを使用していることも重要だが、そのコードがスループットや速度などの主要パフォーマンス指標にどのように影響するかを測定することがさらに重要。
  • 異なる組織はGenAIツールの採用に関して異なる目標を持つが、時間の節約は重要であり、その節約された時間がどのように活用されるかは幅広く異なる。
  • 全体的なソフトウェア提供ライフサイクル(SDLC)の包括的な視点を持つことが成功とパフォーマンスを測定する上で重要。
  • GenAIツールが個々のチームや全体ビジネスに与える影響を理解するためには、全体的なパフォーマンスに統一的な視点を持つことが重要。
  • GenAIツールは生産性やDevExを向上させる潜在力を持つが、その価値は徹底的なモニタリングと測定を通じてのみ理解できる。

考察:

GenAIツールの影響を適切に測定するためには、単なる採用率や開発者の関与だけでなく、開発プロセス全体に及ぼす影響を網羅的に理解することが不可欠であると感じます。GenAIツールがもたらす効果を最大限に引き出すためには、上流および下流のメトリクスの両方を含めた包括的なアプローチが重要であり、組織全体がこれらのツールを成功につなげることができると考えられます。

元記事: https://devops.com/how-to-measure-the-impact-of-generative-ai-tools-in-software-development/