DORA調査プログラムでは、10年以上にわたって、パフォーマンスの高い技術チームや組織の特徴について調査してきました。リード時間、デプロイ頻度、変更失敗率、デプロイ失敗時のリカバリー時間という、彼らの4つの主要なDORAメトリクスは、ソフトウェアデリバリーパフォーマンスを評価するための業界標準となっています。『2024年Accelerate State of DevOpsレポート』では、デベロッパーエクスペリエンスの継続的な重要性、プラットフォームエンジニアリングの台頭、人工知能（AI）の導入がさまざまなレベルでソフトウェア開発にどのような影響を及ぼすかを紹介しています。
あらゆる業界において、ソフトウェアデベロッパーは、繰り返し発生するさまざまなタスクを最小限に抑え、チームパフォーマンス、セキュリティ、コード品質を向上させるために、新たなAI搭載開発ツールをどんどん導入し、活用しています。デベロッパーの3分の1以上が、AIの活用によって「中程度」から「極めて高い」生産性の向上を実現できたと報告しています。一方、AIトレーニングに対する認識の違い、AIの氾濫、適切な信頼度の特定、一連の強固なメトリクスによる成功に向けた明確な成功ビジョンの必要性といった、導入初期に生じる課題に対処するには、効果的な変更管理の実施と包括的なAI戦略の策定が不可欠です。
高いパフォーマンスを実現し、燃え尽き症候群にならにようにするためには、適切にサポート・評価されているとチームが感じられ、やる気がでる職場環境を作ることが極めて重要です。イノベーションを促進するAI戦略の可能性を最大限に引き出せるようにするには、組織はどのようにチーム、プロセス、職場文化を整えるべきでしょうか？
このウェビナーでは、Derek DeBellis氏（Google DORAチームの主任研究員）、Stephen Walters（GitLabのフィールド最高技術責任者）Haim Snir（GitLabの開発・分析部門のシニアプロダクトマネージャー）が、『2024年Accelerate State of DevOps DORAレポート』から明らかになった重要な情報についてお話しします。
ウェビナーでご紹介する内容
- AI導入のメリットと課題：AIが生産性、仕事に対する満足度、定着率、コード品質をどのように向上させるか、また、導入初期に生じる可能性のある障害の対処方法について説明します。
- プラットフォームエンジニアリングとAI：プラットフォームエンジニアリングとAIを組み合わせることで、デベロッパーの生産性とパフォーマンスがどれだけ向上するかをご紹介します。
- AIのパフォーマンスの測定：組織において適切な定量的メトリクスを評価することで、AIが開発ワークフローやビジネス目標にもたらす影響への理解をどのように深められるかをお話しします。
主要なポイント
- DORA調査プログラムでは、デベロッパーエクスペリエンスの重要性、プラットフォームエンジニアリングの台頭、ソフトウェア開発におけるさまざまなレベルでのAIの役割について強調しています。
- AIは、ソフトウェア開発プロセス全体にわたってチームパフォーマンスを向上させる上でプラスの影響を及ぼすことが示されています。ただし、各メンバーに対する利点を製品の利益に確実に結び付けるには、包括的なAI戦略を策定する必要があります。
- 高いパフォーマンスを実現し、燃え尽き症候群にならないようにするための秘訣は、適切にサポート・評価されているとチームが感じられ、やる気がでる職場環境を作ることです。そのために、組織はAIの革新的な可能性に備えてチームの準備を整える必要があります。