Aleksey Didik, シニア・ディレクター、テクノロジー・コンサルティング at EPAM Systems, Inc. Aleksey Didik シニア・ディレクター、テクノロジー・コンサルティング at EPAM Systems, Inc.

GenAI導入の課題を乗り越える

GenAI（ジェネレーティブAI）を活用したソフトウェア開発は、生産性と作業効率を向上させることが期待されています。しかし、実際にどれほどの効果があるのか、という疑問が残ります。大手市場調査会社の調査によると、専門家のタスクとシニアリティに応じて、生産性が43%向上したことが報告されています。また、ゴールドマン・サックスの報告書によると、GenAIの導入により、10年間で生産性が1.5%ポイント上昇する可能性があるとされています。これは、米国の生産性成長率のほぼ2倍に相当します。ただし、これらの調査結果は、制御された環境下で行われたものであり、実際のユースケースの複雑さを考慮していない可能性があります。この疑問に答えるために、デジタル変革サービスと製品エンジニアリングのリーディングカンパニーは、クライアントとの大規模なGenAI導入プロジェクトから得られた実践的な知見と洞察をまとめました。このプロジェクトでは、3つのワークストリームにわたる10の開発チーム、合計100人以上の専門家がGenAIを導入しました。この実践的な知見は、企業がGenAI導入の旅で直面するさまざまな課題を明らかにし、企業全体のロードマップの重要性を強調しています。専門家の否定的態度と期待を解決するGenAIプロジェクトの成功を妨げる課題は多数あります。例えば、法的および規制上の懸念、処理能力の不足、セキュリティとプライバシーなどがあります。しかし、この大規模な導入プロジェクトで最も重大な障害は、専門家のGenAIに対する態度と期待でした。実施中に、エンジニアリング会社はクライアントの専門家がGenAIについて特定の期待を持っていることを観察しました。期待と実際の結果が一致しない場合、専門家はGenAIに対する否定的態度を示すようになりました。特に、GenAIが「私の代わりに作業をしてくれる」という期待に応えなかった場合、専門家は「期待通りではなかった」というコメントを残しました。企業は、専門家の認識を変え、GenAI導入を妨げる否定的態度を防ぐために、新しい働き方文化への移行が必要です。アンケートや評価は、専門家の態度と関与度を把握するための効率的な手段です。企業は、専門家をGenAIに対する態度に基づいてグループ分けし、各グループに対するカスタマイズされた変更管理アプローチを策定することで、AIの導入を成功させることができます。例えば、最も懐疑的な専門家には、より多くの注意とケアが必要です。実世界のプロジェクトの複雑さを考慮する第二に大きい障害は、GenAIが生産性に与える影響を、実世界のプロジェクトの複雑さを考慮して正確に測定することでした。制御された環境下では、GenAIの影響を測定することは容易ですが、前述のように、実際のユースケースの複雑さを考慮していない可能性があります。プロジェクトは静的なものではなく、常に変化しています。企業には、休暇や病気による専門家の入れ替わりや、優先順位の急な変更など、さまざまな変数や不一致が存在します。専門家は、常に特定のプロジェクト活動に携わっておらず、ミーティングの出席やメールの返信などのタスクもあります。これらの不一致や変数を考慮して、GenAIの影響を客観的に測定する必要があります。他のベストプラクティスには、タスク管理ツールをワークフローに統合して、タスクが各ステータスにどれくらいの時間残るかを把握し、非技術的な専門家の生産性と効率を測定することが含まれます。また、ビジネスインテリジェンスソリューションを使用して、データポイントを自動的に収集し、エラーを減らし、時間を節約することができます。さらに、企業は、データの徹底的なクリーンアップを行うことで、実世界のプロジェクト条件の複雑さを軽減し、GenAIの影響をより正確に評価することができます。企業全体のロードマップ：正確に測定するこの大規模なGenAI導入プロジェクトは、企業全体のロードマップの価値を強調しています。企業は、ロードマップの重要な要素として、基準と最終報告の段階で使用する指標を定義する必要があります。GenAIの影響を評価するために、速度、スループット、平均リワークとコードレビュー時間、コードレビューの失敗と承認率、バグ修正に費やした時間など、多数の指標が使用できます。これらの指標を定義した後、企業はそれらを客観的と主観的なカテゴリに分類する必要があります。企業は、Jiraなどのタスク追跡ツールから得られたデータを使用して、客観的な指標を取得できます。また、品質フロー、タイムリーなタスク更新、段階的な完了を維持し、遵守する必要があります。主観的な指標、たとえば専門家やパイロットのアンケートは、企業が導入レベルと客観的な測定との相関関係を理解するのに役立ちます。頻度の観点から、測定は定期的かつ予定どおりに行われるべきであり、まばらまたはランダムに行われるべきではありません。さらに、プロジェクトの調査結果は、平均的な日次影響、認知された熟練度、パフォーマンスの変更、作業のカバー範囲、AIツールの使用、無停止のワークフローなどの指標の有用性を強調しています。企業全体のロードマップの継続：学習と文化の開発GenAIの影響を効果的に測定することに加えて、ロードマップのもう一つの重要な要素は、さまざまなトレーニングとコーチング戦略を通じて、継続的な学習とAIの熟練度を促進することです。これらの取り組みは、最終的に、企業全体の学習文化を促進し、企業全体でAIの導入を可能にします。戦略のひとつは、GenAIをどのように活用できるかを探るワーキンググループを作成することです。また、個人に何が機能し、何が機能しないのかを共有するよう奨励することも有効です。さらに、個人とチームのレベルで成長と開発の優先順位を設定し、学習パスを提供することも重要です。企業が新しいGenAIテクノロジーを簡単に導入できる文化を構築するもう一つの方法は、クイックウィン用途を強調することです。これにより、大きな組織と懐疑的な専門家にGenAIの力が示されます。企業は、セキュリティガイドラインとAIの取り組みルールを設定することで、チームが新しいアプローチを試みることができるようにしながら、企業をリスクにさらさないようにする必要があります。また、企業は、業界の標準とベストプラクティスに従い、タスクとツールのレベルで個人とチームの変更管理に取り組む必要があります。人を中心に据えるこの実世界の導入から得られた2つの重要な教訓は、まず、GenAIは適切な戦略とロードマップの下で、生産性の著しい向上につながる可能性があることです。二つ目は、GenAIの導入には人間の要素が存在し、企業がそれに対処する必要があることです。GenAIは、専門家が日常のタスクを実行する方法を永遠に変えるでしょう。また、GenAIは一部の専門家に脅威を感じさせる可能性があり、導入に抵抗する可能性があります。最終的に、GenAIの導入に成功する鍵は、明らかに人間の側にあります。企業は、技術を実用化するのは人間であるため、その深さを理解する必要があります。