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# 生成 AI AWS を使用した でのアプリケーション開発およびメンテナンス運用モデルの変換
*Dhana Vadivelan、Amazon Web Services (AWS)*
*2025 年 4 月* ([ドキュメント履歴](doc-history.md))
組織は、現在、アプリケーション開発とメンテナンス (ADM) のプラクティスにおいて前例のない課題に直面しています。生成 AI は、アプリケーションの構築、設計、テスト、文書化、デプロイの方法を根本的に変化させ、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) 全体を変革しています。
ADM には、ビジネス要件の分析から開発とメンテナンスまでのアプリケーションライフサイクル全体が含まれ、アプリケーションを管理するための包括的なプラクティスを表します。SDLC は、このより広範な ADM フレームワーク内でソフトウェアを構築するための構造化された方法論とフェーズを定義します。
AI を活用した ADM プラクティスへの組織の変革ジャーニーを支援するために、この戦略ドキュメントでは以下を提供します。
+ 運用モデルやロール固有の変更など、ADM に対する AI の影響の包括的な分析
+ 組織の能力を強化し、主要な課題に対処するための戦略
+ AI を活用した ADM 運用モデルを構築および実装するためのフレームワーク
+ クイックウィンから完全な AI 統合まで、AI を活用した ADM 運用モデルへの段階的な実装アプローチ
## 対象者
この戦略的ドキュメントは、以下の対象者に推奨されます。
+ 最高技術責任者 (CTOs)、技術ディレクター、技術リーダー、アーキテクト、プログラムマネージャーなどの IT リーダー
+ 最高情報責任者 (CIOs)、最高データ責任者 (CDOs)、製品エンジニアリング担当VP (VPs)、事業運営担当VPsなどのビジネスリーダー
## 目的
この戦略ドキュメントは、組織が次の目標を達成するのに役立ちます。
+ 現在の ADM 運用モデルを調べて、AI 時代への移行を確認します。
+ 生成 AI 統合の固有の課題に対処します。
+ 段階的な変換戦略を実装して、生成 AI を組織の ADM に統合します。
## 生成 AI を ADM に統合するメリット
*IT リーダー*にとって、生成 AI を組織の ADM に統合すると、組織の機能を強化するために次のような利点があります。
+ 迅速なプロトタイプ作成と迅速なソフトウェア開発により、イノベーションサイクルを加速します。
+ アーキテクチャ定義、コード生成、テストのルーチンタスクを自動化します。
+ ソフトウェアの品質と信頼性を向上させ、欠陥を最小限に抑え、リスクを軽減します。
+ 複雑さと開発量の増加に対処することで、運用上のスケーラビリティを向上させます。
*ビジネスリーダー*にとって、生成 AI の統合は、技術的な改善を超えてビジネス価値を生み出す利点をもたらすことができます。
+ 顧客中心のアプリケーションを迅速に提供し、市場の要求に迅速に適応します。
+ AI テクノロジーで運用効率を高めることで、競争上の利点を得ることができます。
+ 組織を AI 主導の開発のリーダーとして配置し、トップの人材を惹きつけます。
+ 生産性の向上とリソース割り当ての最適化により、コスト効率を実現します。
業界の早期導入者は、ADM で AWS 生成 AI サービスを使用することによるメリットを得ています。
+ **開発速度** – Amazon Q Developer により SDLC の俊敏性と品質[https://aws.amazon.com/q/developer/customers/#:~:text=%22At%20BlackBerry%20many%20of%20our,code%20suggestions%20and%20remediation%20capability.](https://aws.amazon.com/q/developer/customers/#:~:text=%22At%20BlackBerry%20many%20of%20our,code%20suggestions%20and%20remediation%20capability.)が向上しました。
+ **コード生成** – [BT グループは](https://newsroom.bt.com/bt-group-advances-ai-enhanced-product-development-with-amazon-codewhisperer/)、Amazon Q Developer の一部となっている Amazon CodeWhisperer を使用して、反復タスクの 12% を自動化しました。
+ **モダナイゼーション** — [Novacomp](https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/novacomp-case-study/) は Amazon Q Developer を使用して、Java アプリケーションのモダナイゼーション時間を 3 週間から 50 分に短縮しました。
+ **ドキュメント** – [ADP](https://aws.amazon.com/q/developer/customers/#:~:text=Q%20Developer%20customers-,%E2%80%9CAt%20ADP%2C,-we%27ve%20been%20grappling) は Amazon Q Developer を使用して、レガシーシステムのドキュメント時間を数週間から 1 日未満に短縮しました。
+ **生産性** – [National Australia Bank](https://aws.amazon.com/q/developer/customers/#:~:text=National%20Australia%20Bank%20is%20one%20of%20the%20largest%20financial%20institutions%20in%20Australia.) は Amazon Q Developer を使用して、AI が生成したコード提案を 50% 受け入れました。
+ **アプリケーションのモダナイゼーション** – [Deloitte](https://aws.amazon.com/q/developer/customers/#:~:text=%E2%80%9C-,Deloitte,-has%20a%20long) は Amazon Q Developer を使用してモダナイゼーションフェーズを加速し、プロジェクトの複雑さと完了時間を短縮します。[TCS](https://aws.amazon.com/q/developer/customers/#:~:text=documentation%20of%20legacy-,COBOL%20code,-%2C%20while%20also%20decomposing) は Amazon Q Developer を使用してメインフレームのモダナイゼーションを加速し、レガシー COBOL コードをすばやく分析して文書化しました。
+ **アプリケーション移行** – [https://aws.amazon.com/q/developer/customers/#:~:text=%E2%80%9CAt-,Cognizant,-%2C%20we%20help%20customers](https://aws.amazon.com/q/developer/customers/#:~:text=%E2%80%9CAt-,Cognizant,-%2C%20we%20help%20customers)は Amazon Q Developer を使用して複雑な移行プロセスを自動化し、変換プロジェクトの速度とシンプルさを向上させます。また、Amazon Q Developer を使用して、[HCLTech](https://aws.amazon.com/q/developer/customers/#:~:text=%E2%80%9CAt-,HCLTech,-%2C%20we%27re%20excited%20about) は AI エージェントを使用して VMware、.NET、メインフレームのワークロードを加速します。
+ **アプリケーション効率** – [IBM コンサルティングの ](https://aws.amazon.com/blogs/apn/transforming-the-software-development-lifecycle-sdlc-with-generative-ai/)での AI ベースの SDLC ソリューションは AWS Marketplace 、Amazon Bedrock を活用して、アプリケーションライフサイクル全体で効率と品質を向上させます。