この10年の初め以来、デジタルテクノロジーは大きな市場となっています。クラウドコンピューティング、データ分析、人工知能（AI）は、すでに消費者の期待、運用モデル、収益力に大きな影響を与えています。
これらのテクノロジーの進歩（およびその他多くのもの）は、ITセクターにおける継続的なイノベーションなしでは不可能でした。この投稿では、市場の新しいトピックについてのデータに基づく、ソフトウェアエンジニアリングの最新ITトレンドを調査することにしました。ソフトウェア開発の技術と戦略の側面も含まれます。
2024年のソフトウェアエンジニアリングのITトレンド
2023年は技術セクターにとって波乱の年でした。急成長の後、多くの企業が収益性に完全に結びつかなかったため、ターゲットを調整する必要がありました。
しかし、運用上の課題、加速するインフレーション、継続的な解雇にもかかわらず、多くのビジネスリーダー（94％）が2024年にITおよび新興テクノロジーへの投資を増やし、持続的なイノベーションと成長を促進する予定です。
具体的には、弊社は以下のソフトウェアエンジニアリングのトレンドが2024年のビジネスの議題を席巻すると考えています。
1．プラットフォームエンジニアリングがSDLCを改善する
企業は相当な技術ポートフォリオを持っています。より多くの技術は、運用コストの増加、相互運用性の問題、およびより大きな炭素フットプリントをもたらします。
運用コストを最適化するため、先進のチームはプラットフォームエンジニアリングに移行しています。これは、共有エンジニアリングプラットフォームを使用し、共通のツール、再利用可能なコンポーネント、共有サービス、およびソフトウェア開発チームの共通の知識を促進することを前提としたソフトウェア開発のパラダイムです。
Source: Gartner
効果的に、プラットフォームエンジニアリングは、継続的インテグレーション（CI）、継続的デリバリー（CD）、コードとしてのインフラストラクチャ（IaaS）、および協業の向上などのDevOpsのベストプラクティスに基づいています。しかし、DevOpsとは異なり、プラットフォームエンジニアリングは、開発者のエクスペリエンスを向上させることに焦点を当てています。単に最終製品の品質を向上させるのではありません。
プラットフォームエンジニアリングは、開発者がセルフサービスできるよう、標準化されたツールチェーンとワークフローの作成を促進します。内部開発者ポータル（IDP）からのツールを使用して、ソフトウェアエンジニアが新しいアプリをより迅速に作成、改善、および近代化できるようにします。
プラットフォームエンジニアリングチームは、自動インフラストラクチャのプロビジョニングやワークフローの自動化から、IDPの積極的な管理まで、重要な「家事」タスクを実行します。
Source: Vanson Bourne “The business impact of the Cloud”
製品開発、テスト、展開、および管理に必要なすべてのツールを提供する「ゴールデンパス」を提供することで、IDPは開発者のセルフサービスを容易にします。これにより、開発者は個々のツールをマスターする必要がなく、認知負荷を減らし、効率を向上させることができます。
ナイキ、ノードストローム、スターバックスは、彼らのソフトウェアエンジニアリング生産性の大部分をプラットフォームエンジニアリングの実践に帰属しています。全体として、採用者はシステムの信頼性の向上（60％）、ソフトウェア開発者の生産性の向上（59％）、およびワークフローの標準の向上（57％）を報告しています。
チームのパフォーマンスとソフトウェアの品質の向上に加えて、プラットフォームエンジニアリングは、手作業の無駄な作業やコンピューティングリソースの過剰使用といった形での無駄を最小限に抑え、ESGパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
2. 業界クラウドプラットフォームの加速採用
2010年代半ば以来、クラウドの採用は着実に進んできました。2023年には、PaaS、IaaS、SaaS、およびDaaSソリューションを含む、世界の企業が公共クラウドサービスに約5630億ドル以上を費やしました。
クラウドネイティブの運用は既に、よりコスト効率が良く、環境に優しく、イノベーション志向であることが証明されており、新しいアプリケーション開発の道を開いています。
しかし、最近までクラウド技術は業界に関係なく、各企業が自社の運用要求を満たすために構成しなければならない標準的な機能セットを提供していました。これに対応して、一部のベンダーは、業界クラウドプラットフォームにその提供を進化させています。
業界クラウドプラットフォームは、ヘルスケア、小売り、金融、またはAdTechなど特定の業界のニーズに合わせたクラウドソリューションから構成されます。それは、データストレージ、監査可能性、およびセキュリティの業界要件を満たすために特別に設計されており、特定のユースケースをサポートするための合成可能なSaaS、PaaS、およびIaaSサービスの組み合わせを提供します。
業界クラウドの機能には、最適化されたデータアーキテクチャや新しい開発ツール（たとえば、データファブリック用）から、管理されたクラウドインフラ上の事前にインストールされたSaaSアプリケーションのコレクションまで、さまざまなものがあります。たとえば、Salesforce Health Cloudは、患者管理ソフトウェアや医療分析が予め備わっており、HIPAAに準拠したプラットフォームです。それに対して、Snowflakeは、AdTechビジネスのニーズに合わせて調整されたデータアーキテクチャを備えたMedia Data Cloudをリリースしました。
2027年までに、15%から70%の企業が業界クラウドプラットフォームを使用する見込みです。クラウドネイティブの運用に移行する際には、8allocateのクラウドエンジニアリングチームが、最適なクラウドプラットフォームの選択や採用の推進についてアドバイスすることを喜んでいます。
3. 新しいAIフレームワークのRAGは、Gen AIの開発を加速する
現在、市場のリーダー企業のわずか5%がGen AIを本格的に導入していますが、過半数の企業（62%）がこの領域への投資をトップの組織の優先事項として挙げています。これはWavestoneの2024年のデータ＆アナリティクス調査によるものです。
特に、ビジネスリーダーはデータ分析能力を向上させる方法を求めており、リトリーバル拡張生成（RAG）などの新しいフレームワークがその実現に役立ちます。
元々はFacebook AI ResearchのPatrick Lewisによって紹介されたRAGは、外部ソースから事実を取得するための技術や手法のコレクションです。
効果的には、RAGは大規模な言語モデル（LLM）が追加のデータにアクセスできるようにし、そのデータはトレーニングやパラメータの最適化の一部ではなかったものであり、ユーザーの返答をより正確に提供します。 RAGモデルは、特定の企業文書をスキャンしてデータを調べたり、インターネット上のインデックス化された文書を参照して、ユーザーに最新のデータを提供し、出力のソースを引用することができます。RAGは、曖昧なユーザークエリに対するより良い応答を提供し、モデルの幻覚の発生を最小限に抑えるのにも役立ちます。
元々は、RAGの技術は主にリトリーバとジェネレータのエンドツーエンドのパイプラインを最適化することに焦点を当てていました。しかし、2024年の調査によれば、RAGはリトリーバとジェネレータが独立して最適化できるよりモジュラーなアプローチに移行しています。これにより、知識源、リトリーバの手法、およびLLMの選択をよりカスタマイズできるようになります。
Source: MarkTechPost
2023年、多くの新しいオープンソースのRAGフレームワークが登場しました。ネイティブなものから、Parent Document Retrieverのようなものから、RAG Fusionのようなより複雑なモジュールパターンまで様々です。
2023年末には、Microsoftが企業向けの商用RAGソリューションをリリースしました。2024年には、大手テックベンダーからさらなる提供が期待されています。
実際的には、RAGはLLMの出力の品質と関連性を劇的に向上させ、組織が内部データでトレーニングされ、パフォーマンスの正確性が検証されたカスタムの「Copilots」と「GPTs」を作成できるようにします。
4．ITアウトソーシングは人材獲得の重要戦略として継続する見込み
ビジネスリーダーは依然としてテクノロジー人材の不足に苦しんでいます。ManpowerGroupの2024年第1四半期の雇用見通しによると、世界的には75％の雇用主が人材の制約を報告しており、特にIT、データ、エンジニアリングの役割が最も難しいとされています。
Source: ManpowerGroup Empoyment Outlook Q1 2024
ガートナーによれば、AI開発へのほぼ一貫したコミットメントを持つことで、適任のプロフェッショナルの獲得はますます困難になっており、特に成熟した市場ではその傾向が顕著です。ガートナーは、2026年までに技術人材の需要が供給を大きく上回ると予想しています。
過去数年間にわたり、ソフトウェア開発のパートナーシップは、地元の市場で人材の制約を克服するための主要戦略の1つとなってきました（弊社のeBookで共有しました）。
必要な能力を取得し、ソフトウェア開発プロジェクトを推進するために、76％の企業が第三者のITサービスプロバイダーに頼っています。2024年には、このシナジーがさらに増加する見込みです。
Deloitteによると、共有サービスプロバイダー（いわゆるアウトソーシングパートナー）の約60％が、2023年にサービスの範囲を拡大し、需要の増加に対応するために新しい地元オフィスを開設しました。
特に中央および東ヨーロッパ（CEE）は、ソフトウェア開発者を採用するためのトップリージョンとしてその地位を強化しています。ポーランド、ウクライナ、ルーマニアには、年間10,000人以上の新卒者が業界に参加する87万人以上のITスペシャリストがいます。
Source: ManpowerGroup Empoyment Outlook Q1 2024
クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、ML、AIなどの分野での強力な技術知識は、西側市場との文化的・地理的な近接性と、全体的なビジネス環境の改善によって補完され、CEEを世界でも最も急成長しているテックハブの1つにしました。
マイクロソフト、アマゾン、IBM、Facebook、Snapchat、Googleなどはすでに地域に現地配信センターを設立しています。Open AIはポーランドに地域オフィスを開設する意向を示し、Netflixはほぼ契約を終了しています。
ただし、CEEの技術人材の需要はまだ供給よりも低く、ソフトウェアエンジニアリングサービスはよりコスト効率が良いです。新しいソフトウェア製品の市場投入までの時間を短縮したり、不足しているテクノロジースキルセットを獲得したりする方法をお探しの場合は、CEEが提供する機会をご検討ください。
５．AIはソフトウェア開発の生産性をさらに向上させる
2023年には、ジェネラティブAIツールが力強く登場し、MicrosoftがGitHub CopilotとMicrosoft Security Copilotを、AmazonがCodeWhispererを、そしてReplitがGhostwriterをリリースしました（ChatGPTのコーディングの利用例は挙げるまでもありません）。
ジェネラティブAIツールは、コードのデバッグからさまざまなアプリケーション設計のアイデアのブレインストーミング、ソフトウェアのセキュリティ脆弱性のスキャンまで、さまざまなソフトウェアエンジニアリングのタスクで価値を実証しています。科学的なテストでは、一部のAIツールが異なるコーディングテストでのプロフェッショナルレベルのパフォーマンスを発揮できることが証明されています。
ジェネラティブAI（Gen AI）の使用率は、ソフトウェアエンジニアリングチームの間ではまだ比較的低いですが、その技術のポテンシャルは膨大です。
GitHubによると、2030年までにAIソフトウェア開発者ツールは、世界規模でさらに1500万人分の「有効な開発者」を追加できると推定されています。金銭的には、これは世界のGDPが1.5兆ドル増加することを意味します。
ソフトウェアエンジニアリングチームの生産性を向上させるだけでなく、Gen AIツールは開発者がコーディングスキルを向上させるのにも役立ちます。開発者の4人に3人が、AIコーディングツールがチームの協力を促進すると考えています。
ガートナーも予測しており、数年以内には組織がより広範なソフトウェアエンジニアリングプロセスにGen AIを組み込むことになるでしょう：
- 2025年までに、企業の30％がAIを活用した開発およびテスト戦略を実施します。
- 2026年までに、ウェブサイトやモバイルアプリのデザインの60％がGen AIによって自動化されます。
- 2027年までに、新しいアプリケーションの15％がAIによって人間の介入なしで自動生成されるでしょう。
学習曲線を低減させることにより、Gen AIは技術のキャリアに興味を持つ人々を増やし、新しい世代の市民開発者を力強く支援し、組織が持続的なスキルギャップを埋めるのに役立ちます。
一方で、AIが生成したコードの出力を品質チェックするために新しいアプローチが必要になります。同様に、AIツールは悪意のある行為者の新しい攻撃ベクトルにもなり得るため、そのようなシステムには追加のセキュリティ対策が必要です。
６．新技術による革新だけでなく、新技術による影響を期待している
新興技術には膨大な変革のポテンシャルがありますが、ビジネスリーダーは実際の投資対効果（ROI）を見ることにますます圧迫されています。実際、「ROIの欠如による信頼の欠如」が企業におけるデジタル変革の最大の障害として挙げられています。
2024年には、より多くのリーダーが新技術トレンドがビジネスモデルや収益性に与える影響を把握することに焦点を当てると予想されます。すべての新技術投資がビジネスモデルを変革するわけではありません。例えば、既存の能力をアップグレードするだけで、ビジネスへの影響がほとんどない場合もあります（例：データストレージ容量の増加）。
CIOはまた、ビジネスリーダーの期待とIT部門が提供できる実態との間に存在するギャップを認識する必要があります。たとえば、組織が成熟したデータ管理能力を持っていない場合、新しいAIソリューションの開発は厳しい戦いになります。同様に、異なる機械学習手法には固有の利点と制約があり、AIチームが必要とする特定のスキルセットもあります。
こうしたシナリオを避けるためには、ビジネスリーダーはソフトウェアエンジニアリング能力とこれらが運用モデルにもたらす影響を評価することに焦点を当てるべきです。ソフトウェア開発の探索フェーズ、技術の準備度評価、能力成熟度モデル統合（CMMI）などのプラクティスがこの領域で役立ちます。
7. まとめ：2024年に成功への道を切り拓く
ビジネスリーダーは、イノベーション、企業全体の変革、部門の技術、およびデータ分析能力に対する要求が増加しています。
これらの（しばしば相反する）優先事項に対応するためには、リーダーはより良いIT人材調達戦略の確立と約束された取り組みを実行する能力の向上に焦点を当て、2024年にはますますソフトウェア開発パートナーに頼る傾向があります。
プラットフォームエンジニアリングやAI開発ツールのより大規模な活用など、新しいエンジニアリングのベストプラクティスは、ソフトウェアエンジニアリングチームの速度と効率を向上させることができます。また、業界クラウドやRAGなどの新しい技術ソリューションも、それぞれの技術の採用曲線をさらに緩和し、ビジネスがより大きな影響をより速く提供できるようにしています。
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