Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AIによる開発プロセスの効率化
Search
terashi
April 20, 2023
Programming
0
1.3k
AIによる開発プロセスの効率化
※この資料は全てAIにより作成されております。
内容の保証は致しません。 by terashi / @tel_shi
terashi
April 20, 2023
Tweet
Share
Other Decks in Programming
See All in Programming
Denoのセキュリティに関する仕組みの紹介 (toranoana.deno #23)
uki00a
0
220
CSC307 Lecture 01
javiergs
PRO
0
670
從冷知識到漏洞,你不懂的 Web,駭客懂 - Huli @ WebConf Taiwan 2025
aszx87410
2
3.3k
実は歴史的なアップデートだと思う AWS Interconnect - multicloud
maroon1st
0
310
AtCoder Conference 2025
shindannin
0
920
チームをチームにするEM
hitode909
0
440
Spinner 軸ズレ現象を調べたらレンダリング深淵に飲まれた #レバテックMeetup
bengo4com
1
210
Graviton と Nitro と私
maroon1st
0
160
GoLab2025 Recap
kuro_kurorrr
0
3.5k
副作用をどこに置くか問題:オブジェクト指向で整理する設計判断ツリー
koxya
1
330
はじめてのカスタムエージェント【GitHub Copilot Agent Mode編】
satoshi256kbyte
0
160
16年目のピクシブ百科事典を支える最新の技術基盤 / The Modern Tech Stack Powering Pixiv Encyclopedia in its 16th Year
ahuglajbclajep
4
680
Featured
See All Featured
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
13k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2k
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
58
41k
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
280
Designing for Timeless Needs
cassininazir
0
110
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
600
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.7k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.3k
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
190
The innovator’s Mindset - Leading Through an Era of Exponential Change - McGill University 2025
jdejongh
PRO
1
76
Test your architecture with Archunit
thirion
1
2.1k
Transcript
最初に ※ この資料は全てAIにより作成されております。 内容の保証は致しません。 2023/04 Takafumi Terashi <img src="terashi-profile.png" width=18px/>
@tel_shi
AI技術の活用によるエンジニアリングの飛躍 このプレゼンテーションでは、AI技術がエンジニアリングにどのような影響を与えるか、そ してそれをどのように活用するかについて考察します。
要件定義の短縮 最大15%の短縮 AI技術による要件分析やプロジェクト計画の最適化 AI技術を利用することで、要件定義にかかる時間を効率化し、プロジェクトのスタート地点 を早めることができます。
仕様設計の短縮 最大30%の短縮 AI技術による設計の最適化 AIを用いることで、仕様設計の最適化が可能となり、設計工程の時間を短縮できます。これ により、全体の開発サイクルが効率化されることが期待されます。
開発工程の短縮 最大25%の短縮 AI技術によるコーディング支援やバグの自動検出 AI技術を活用することで、コーディングの効率が向上し、バグの発見も早まります。これに より、開発工程の時間が短縮され、より迅速にプロダクトを市場に投入することができま す。
テスト工程の短縮 最大45%の短縮 AI技術による自動テスト生成や自動デバッグ AI技術を活用することで、テスト工程の時間を大幅に短縮できます。自動テスト生成や自動 デバッグにより、エンジニアの作業負担が軽減され、品質の高いプロダクトの開発が効率的 に行われます。
AI技術を使わないとどのように遅れるか AI技術を使わない場合、各工程で効率化が図れず、開発サイクルが長期化するリスクがあり ます。競合他社に後れを取らないためにも、積極的にAI技術を活用することが重要です。
AI技術の活用によるエンジニアリングの飛躍 AI技術を活用することで、エンジニアリングが大きく飛躍し、より効率的で高品質な開発が 可能となります。 また、エンジニアはより創造的な作業に集中できるようになります。今後の技術革新によっ てさらなる飛躍が期待されています。
AI技術とエンジニアの役割 AI技術が発展し、開発プロセスが効率化されることで、エンジニアはより創造的なタスクや 戦略的な意思決定に時間を割くことができます。これにより、エンジニアの役割がさらに重 要なものになっていくでしょう。
AI技術の将来展望 AI技術は今後も進化し続け、エンジニアリングのさまざまな分野においても活用されるでし ょう。自動化や効率化だけでなく、新たな技術やアプローチが開発されることで、エンジニ アリングの未来はますます明るくなっていきます。
まとめ AI技術によるエンジニアリングの飛躍 各工程の効率化と短縮 エンジニアの役割の変化と重要性 AI技術の将来展望と期待 エンジニアとして、最新のAI技術を理解し、それを活用してより効率的で創造的な開発を行 うことが重要です。
最後に 以上で、AI技術の活用によるエンジニアリングの飛躍に関するプレゼンテーションを終わり ます。ご清聴ありがとうございました。