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Tricentis Japan合同会社
会社概要

Tricentis、グローバル調査レポート「DevOpsにおけるAI活用の実態」の調査結果を公開 60%が、ソフトウェアライフサイクル全体でAI投資が最も効果をもたらすのは「ソフトウェアテスト」と回答

AIを活用したDevOpsツールにより、ひと月あたり約40時間以上を削減できることが明らかに

Tricentis Japan合同会社

※本リリースは、米国テキサス州オースティンにて現地時間2024年8月6日に発表したリリースの日本語参考訳です。

継続的なテストソリューションとソフトウェア品質工学のグローバルリーダーであるTricentisは、本日、グローバル調査レポート「DevOpsにおけるAI活用の実態」の調査結果を発表しました。本調査では、DevOpsにおけるAIによる効果がどの程度実現されているのか、また、信頼性、スキル、その他の課題がAIの採用にどのような影響を与えるのかを明らかにすることを目的として実施されました。

本調査では、DevOps担当者の60%は、ソフトウェア・デリバリー・サイクル全体(計画、コーディング、デプロイ、リリースなど)の中でAI投資が最も効果を及ぼす分野として「ソフトウェアテスト」と回答しました。この結果は、Tricentisが2022年に実施した調査でも示されており、AIを活用したDevOpsにより、組織が最も価値を期待するのはソフトウェアテストであり、回答者の約70%は、AIを活用したソフトウェアテストの可能性を「極めて価値がある」または「とても価値がある」、と評価しました。

この度公開した調査によると、既にAIを導入しているDevOpsチームの30%が、チームの状態を「極めて効果的」または「とても効果的」と評価しており、AIによる導入効果を実感していることが明らかになりました。また、DevOpsチームがAIを活用して取り組んでいる課題として、開発チームの効率化(60%)、スキルギャップの縮小(54%)、コスト削減(47%)、ソフトウェア品質(42%)が挙げられました。これを裏付けるように、回答者の約3分の1(32%)は、チームの作業時間に関して、AIを活用したDevOpsツールにより、ひと月あたり約40時間以上(一週間の労働時間に相当)の削減を推計しています。

ソフトウェアテストに関わる作業でDevOpsチームがAIを活用している分野は、テスト計画/テスト対象の決定(47.5%)、テストケースの生成(44%)、テスト結果の分析(32%)が挙げられており、幅広い範囲でテスト作業の補強にAIを活用していることが明らかになりました。さらに、回答者の約半数弱(42%)は、AIがコード変更のリスク分析を行うことで、品質保証チームが、品質に対するリスクが最も高いコード領域にリソースを割けるようになることを期待している、と回答しました。

主な調査結果

  • AIに関する規制は信頼性の構築に効果をもたらすと期待されている一方、規制がイノベーションや成果の妨げになるという懸念も上がっています。

    • 回答者の約3分の2(63%)が、規制の強化はAIに対する信頼を構築するための方法だと回答しています。

    • 一方、DevOps実践者の16%は、規制の強化が組織におけるAIの潜在的なインパクトへの妨げ、または抑制になると感じている、と回答しました。

  • ソフトウェアの品質保証においては人による確認が不可欠である一方、AIに関するスキル不足が課題として挙げられています。

    • AIが出力する内容の確認を行う頻度に関して、回答者の3分の2以上(71%)が「最低でも二回に一度」、5人に1人(19%)が「常に」確認していると回答しました。

    • DevOpsにおけるAI導入の最大の課題としては、回答者の28%が「AIスキルの不足」を挙げています。

  • 生成AIとAI Copilotは、AI導入を推進する上で重要な要素として認識されています。

    • DevOps実践者の45%は、最も多く採用しているAIのタイプは生成AIであると回答しました。

    • また、AI Copilotの活用は増加傾向にあり、計画、コーディング、ソフトウェアテストのフェーズでの活用事例が増えています。

Tricentisの最高製品戦略責任者であるマヴ・ターナーは、次のように述べています。「今日、AIは著しい成長を遂げており、非常に注目されているテクノロジーです。AI技術の発展に伴い、AIを効果的に活用するためのスキルを備えたソフトウェア開発チームや品質エンジニアリングチームの育成は不可欠です。AIの活用を検討しているDevOpsチームは、まずはテストプロセスに目を向けるべきです。ソフトウェアテストにおいてAIを活用することで、開発における不具合の検出、自動修復、予測だけでなく、リスクレベルに基づき実行すべきテストを特定することもできます。また、ローコード/ノーコードの技術と組み合わせることで、チームの専門知識に関係なく、AIはソフトウェア全体の品質に大きく貢献できます。DevOpsに関わるチームの成長において、AIを活用したDevOpsツールや実践への投資を実現する上で、ソフトウェアテストは極めて重要な役割を果たすと確信しています」

本調査結果の詳細は、下記ウェブサイトのリンク(英語)よりダウンロードすることができます。

ウェブサイト:http://www.tricentis.com/resources/ai-augmented-devops-trends-shaping-the-future

また、現地時間8月29日(木)に開催するウェビナーにて詳細をご紹介予定です。ご参加希望の方は、下記リンクよりご登録ください。

ウェブナー:http://www.tricentis.com/events/ai-infused-devops-report-key-takeaways

関連資料(英語):

●   2022年の調査レポート:AI-Augmented DevOps: The Next Frontier

●   2022年の調査レポートに関するプレスリリース:Tricentis Survey Reveals Majority of Organizations Recognize Value in AI-Augmented DevOps

●   Tricentis Copilot

●   Tricentis Tosca Copilot

●   Tricentis Testim Copilot

●   Tricentis AI-powered quality engineering solutions

●   Tricentis AI Trust Center

【調査方法】

本調査は、TechStrong Researchの協力の下、2024年4月19日から6月30日の間に、北米、ヨーロッパ、中東、アジア太平洋地域の小・中規模~エンタープライズ組織に所属する回答者500人以上を対象に実施しました。回答者の属性は、金融サービス、ヘルスケア、製造業など複数の業界の、DevOps実践者、管理職、経営幹部を含みます。

(以上)

 

Tricentis(トライセンティス)について 

トライセンティスは、継続的なテストソリューションとテストプラットフォームのグローバルリーダーです。トライセンティスのAIを活用したソリューションは、ソフトウェアテストをこれまでとは根本的に異なるレベルまで変革します。完全にコードレスで自動化された、AIによってインテリジェントに実行するアプローチです。アジャイル開発と複雑なエンタープライズアプリケーションの両方に対応し、ソフトウェアリリースのスピードを加速し、コストを削減し、品質を向上させることで、お客様のデジタル変革をご支援します。トライセンティスは、DevOps、クラウド、エンタープライズアプリケーション向けのソフトウェアテストを革新したことで広く評価され、Gartner社、Forrester社、IDC社を含む主要な業界アナリストからリーダーとして認められています。McKesson社、Allianz社、Telstra社、Dolby社、Vodafone社などの世界の著名なブランドを含む3,000社以上がトライセンティスのテストソリューションを活用しています。詳細については、https://www.tricentis.com/jaをご覧ください。 

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種類
調査レポート
位置情報
東京都千代田区本社・支社
関連リンク
https://www.tricentis.com/ja

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URL
https://www.tricentis.com/ja
業種
情報通信
本社所在地
東京都千代田区大手町1-2-1 Otemachi Oneタワー 6F
電話番号
03-4588-6322
代表者名
成塚 歩
上場
未上場
資本金
-
設立
2023年12月
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