Google Cloud Next '25は、2025年4月9日から4月11日の3日間、アメリカ・ラスベガスのMandalay Bayにおいて開催されるGoogleのクラウドサービスに関する世界最大級のイベントです。「今回は、これまでで一番多彩なデベロッパー コンテンツを用意します。デベロッパー専用のエクスペリエンスやコンテンツを充実させ、アプリ開発や AI のほか、スケーラブルで安全なデータ駆動型アプリケーションの学習や開発に役立つ重要なトピックを網羅します。」と銘打っており、AIコンテンツで大いに盛り上がった昨年や一昨年にも勝るとも劣らないイベントとなることが期待されます。
私たち日本情報通信株式会社も、Google Cloudに精通した専門家として、技術イノベーションの最新動向を取り入れ、顧客に対するソリューション提供に活かしていくことを目指して参加しています。
このような貴重な機会ですので、現地からいち早くブログで最新情報や熱量を発信してまいります。
このセッションでは、ソフトウェア開発チームにおけるGemini Code AssistのようなAI支援ツールの導入と効果測定のための実践的なフレームワークである、「導入（Adoption）」、「信頼（Trust）」、「加速（Acceleration）」、「影響（Impact）」という四段階のプロセスについて、理解できます。
AI支援の導入前に実施すべき評価についても、成功基準の設定や参加者の選定など、段階的なアプローチについて、紹介されたので、本ブログでもその内容を紹介します。
本ブログでは、実際にセッションを聞いて特に興味深く感じたポイントを抜粋します。
AI支援導入においては、4つのフェーズがあると紹介されていました。
具体的には、
これらの 4つの段階は順に進む必要があり、スキップすることはできない[以下図①]また、AI支援ツール導入（Adoption）から、加速 (Acceleration)までを最低3～4スプリント回す必要があるとのことでした。[以下図②]
Gemini Code Assist は、導入 (Adoption)と信頼 (Trust)の測定をサポートしており、Gemini for Cloud Logging (プレビュー版) を通じて、アクティブな利用状況、コード提案、受入れられたコード提案、受入れ率、チャットの利用、受入れられたコード行数などの詳細なデータを提供します。
Gemini for Cloud Loggingで、取得できるものは、以下一例とのことです。
また、Gemini for Cloud Loggingで作成されたダッシュボードのサンプルについて、以下右図でご紹介されました。
DORA（DevOps Research and Assessment）は、DevOpsの能力やパフォーマンスを測定・向上させるためのフレームワークおよび指標です。DORAが定義するDevOpsのパフォーマンスを測定するための4つの主要な指標について、紹介されていました。
DORA指標を活用することで、チームが自身のパフォーマンスを客観的に評価できるようになるようです。
昨今、コードを一から書くのではなく、時間短縮のために、AIに支援を受けることが増えてきたのではないでしょうか。ただ、AIのコードは参考になる反面、全てを任せることはまだ出来ないのが現実かと思います。
AIと上手く付き合っていくためにも、このような Devops の考え方を上手く利活用していき、開発や運用の効率性を上げていきたいなと感じました。
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