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リリースの遅れ、疲弊したチーム、そして複雑化したプロセス。
今日のDevOpsチームが直面している課題は、いずれも複雑かつ慢性的です。
QAテスターであっても、開発者であっても、多くの企業で共通する課題に見覚えがあるはずです。それらはしばしば、ビジネスに提供する価値そのものを脅かします。
万能の解決策が存在するわけではありませんが、私たちは「チーム・プロセス・ツールの抜本的な変革」にこそ答えがあると考えており、その実現においてAIが中核的な役割を果たすと確信しています。
すでに日々の業務の中でAIを活用している方も多いでしょう。ですが、AIの可能性はコード生成をはるかに超えています。
適切に活用すれば、AIはチームと組織内の煩雑な手動プロセスを橋渡しする存在となり、業務全体を変革する可能性を秘めています。
本稿では、DevOpsチームが継続的に直面している主要な課題と、それにAIがどのように正面から対処できるかを詳しく見ていきます。
現代のDevOpsにおいて、イノベーションやアイデアをビジネス成果に結びつけるのは非常に困難です。
その最大の妨げとなっているのが、複雑性です。
複雑性は至るところに存在します。
例えばデータ。複数の地域、通貨、価格体系、税制とのやり取りによって、データ構造は必要以上に複雑化しています。
またチーム構成にも複雑性があります。DevOps Instituteによると、ITリーダーの31%が「スキルを持つ人材の不足」を最大の課題としています。
結果として、必要な知識を持つ少数の人材が非技術系チームとのコミュニケーションに多大な労力を割かざるを得ず、非効率性やさらなる課題を引き起こしています。
さらにツールにも複雑性があります。
Salesforceはもはや孤立したプラットフォームではなく、他のクラウドサービスと深く統合され、複数の環境、複数のチーム、パイプライン、プロセスが絡み合っています。
Gartnerの複数のレポートでも、買収によるツール追加や管理の煩雑化が、Salesforceのガバナンスやコスト管理を難しくしていると指摘されています。
これらは個別の課題にとどまらず、複合的な課題としてDevOpsチームのあらゆる階層を複雑化させているのです。
真に価値を提供し、競争力を維持するためには、チーム・プロセス・ツールの枠を超えた発想が求められています。
オンデマンドウェビナーを視聴する:
AIをDevOpsに統合することで、計画フェーズからリリースに至るまでの課題に真正面から取り組むことができます。
大規模言語モデル（LLM）やインテリジェントオートメーションを活用すれば、従来のDevOpsワークフローは高速かつ正確で、労力の少ないプロセスへと進化します。
従来のアジャイルの原則では、「必要な詳細は必要なタイミングで得ればよい」とされていました。なぜなら、開発者がその場に同席していたからです。
しかし現在は、チームは地理的に分散し、異なるタイムゾーンや言語で働くことが一般的です。
加えて、AIを有効に活用するには、**明確で構造化されたプロンプト（指示文）**が不可欠です。
つまり現代のDevOpsにおいては、計画段階で極めて明瞭かつ一貫性のある情報設計が求められるのです。
たとえば、組織内に複数のプロダクトオーナーがいて、ユーザーストーリーの書き方がばらばらだったり、パイプラインの各フェーズで情報が欠落していた場合、AIがそのギャップを埋めてくれます。
AIの活用例：
このように、AIはドキュメント作成における繰り返し作業や表現のばらつきを削減し、組織全体での一貫性を担保します。
その結果、作業精度の向上と負荷軽減が両立でき、チームは構築前のアイデアのブラッシュアップに集中できるようになります。
AIを活用した開発ツールはすでに多数登場しており、多くの開発者が実務に取り入れています。
GitHub Copilotなどは、開発効率を大幅に向上させる好例です。
しかしながら、これらのツールには限界もあり、複雑なアーキテクチャ設計やビジネス要件への完全な対応は困難です。
したがって、ビルド環境におけるAI活用にはさらなる改善余地があると私たちは考えています。
Copadoが特に重視しているのは、企業固有のガイドラインやベストプラクティスに準拠しながら、AIがコード生成を支援することです。
AIツールによるコード生成は、単に速いだけでは不十分で、その企業の開発文化や規則に即して「正確」である必要があります。
また、AIは新しいコードの生成に加え、既存のリポジトリにおける矛盾や不整合の特定・修正にも有効です。
これは特に、大規模開発や長期運用環境において極めて重要な役割を果たします。
テストはDevOpsサイクルの中でも最も地味に見える工程かもしれませんが、本番環境へのバグやボトルネックの混入を防ぐために絶対に欠かせないプロセスです。
このテスト工程において、AIは非常に重要な役割を担うことができます。
テスト作業の高速化はもちろん、開発者が新しいシナリオやエッジケースの検証に集中できるように支援します。
まず明らかなユースケースとして、AIはユニットテストおよび機能テストのコード生成を迅速に行うことができます。
テストコードがApex、JavaScript、あるいは自然言語（英語など）で書かれていても、言語ベースである以上、AIをすぐに活用可能です。これにより、包括的なテストカバレッジを最短で実現できます。
次に、AIは新しい機能を即座に解析し、自動リグレッションテスト（回帰テスト）を作成できます。
ハッピーパス（正常系）や一般的なユースケースを自動で生成することで、テストチームは反復的なシナリオの網羅から解放され、ストレステストやエッジケース探索に集中できます。
さらに、AIを活用して多様なテスト用データセットを生成し、未検証のシナリオを網羅的に探ることも可能です。これにより、新しい機能や革新の可能性が無限に広がるのです。
最後に、AIはデプロイメントにおける課題の解消にも貢献します。
CI/CDツールの種類に関係なく、リリースプロセスには常に改善の余地があります。
特にSalesforceにおいては、環境間の設定不一致や依存関係の衝突などによって、様々なデプロイエラーが発生しがちです。
こうしたエラーは、本番リリースを数時間、場合によっては数日遅延させる可能性すらあります。
AIは以下のような方法でこのプロセスを加速・最適化します：
さらに、AIはリリースノートの自動生成にも対応可能です。
対象が技術チームか経営層かに応じて、読み手に最適化された内容を提供することができます。
AIがDevOpsにもたらす影響は極めて大きく、組織が抱える差し迫った課題の多くに直接対応できます。
DevOpsライフサイクル全体にAIを組み込むことで、最適化されたワークフローを通じて、新たな効率性とイノベーションのレベルを実現できます。
Copadoでは、こうした課題の解決に向けて、Salesforceに特化したネイティブなDevOpsソリューションをAIと融合させて開発しています。
私たちの専門性とAIテクノロジーを組み合わせることで、チームがDevOpsパイプラインから最大の価値を引き出せるよう支援しています。
▶ 詳細はCopado AIご覧ください。
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