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市場調査レポート
商品コード
1591369

AIファースト開発の解説：現代のソフトウェア開発の新しいパラダイムを支えるコアコンセプト

AI-First Development Explained: Core Concepts That Underpin a New Paradigm for Modern Software Development

出版日
発行
IDC
ページ情報
英文 11 Pages
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即納可能 即納可能とは
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AIファースト開発の解説：現代のソフトウェア開発の新しいパラダイムを支えるコアコンセプト
出版日: 2024年11月14日
発行: IDC
ページ情報: 英文 11 Pages
納期: 即納可能 即納可能とは
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概要

このIDC Market Perspectiveでは、AIファースト開発の意義について論じています。このパラダイムは、機械学習フレームワーク、自然言語処理（NLP）、予測分析、基盤モデルを通じてアプリケーションにインテリジェンスを組み込み、開発者がインテリジェントな機能を効率的に提供・変更できるようにします。アプリケーションをマイクロサービスとして知られる、より小さく独立したサービスに分解することで、AIファースト開発はモジュール性とスケーラビリティを促進し、AIの統合を容易にします。データ中心の洞察を重視し、開発者が機械学習モデルの学習データを管理できるようにし、構造化データと非構造化データの両方を重視します。さらに、DevOps、MLOps、その他のツールを活用して技術更新を自動化し、アプリケーションが環境の変化に迅速に適応できるようにします。継続的な学習も重要な側面であり、新しいデータ、ユーザーからのフィードバック、実世界でのインタラクションから学習することでアプリケーションを進化させ、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。「AIファーストの開発は、インテリジェンスをアプリケーションの中核属性として最初から統合し、スマートで、適応性があり、スケーラブルであることを保証する、変革的なパラダイムです」と、IDCのソフトウェア開発担当リサーチ・バイス・プレジデント、アーナル・ダヤラトナ氏は指摘します。

エグゼクティブスナップショット

新たな市場の発展と動向

  • 意味
    • 組み込みインテリジェンス
    • マイクロサービス
    • データ中心
    • オートメーション
    • 継続的な学習

IDCの視点

  • 12ファクターとクラウドネイティブ手法からAIファースト開発への進化
    • 12ファクター調査手法：モジュール式で適応性のある設計
      • クラウドネイティブ開発：基盤の構築
  • 結論

参考資料

  • 関連調査
  • 要約
目次
Product Code: US52663724

This IDC Market Perspective discusses the significance of AI-first development. This paradigm embeds intelligence into applications through machine learning frameworks, natural language processing (NLP), predictive analytics, and foundation models, allowing developers to deliver and modify intelligent capabilities effectively. By breaking down applications into smaller, independent services, known as microservices, AI-first development promotes modularity and scalability, facilitating easier AI integration. It emphasizes data-centric insights, enabling developers to manage training data for machine learning models and valuing both structured and unstructured data sets. In addition, it leverages DevOps, MLOps, and other tools to automate technology updates, ensuring applications can quickly adapt to environmental changes. Continuous learning is another critical aspect, allowing applications to evolve by learning from new data, user feedback, and real-world interactions, thereby improving performance over time. "AI-first development is a transformative paradigm that integrates intelligence as a core attribute of applications from the outset, ensuring they are smart, adaptable, and scalable," notes Arnal Dayaratna, research vice president, Software Development at IDC.

Executive Snapshot

New Market Developments and Dynamics

  • Definition
    • Embedded Intelligence
    • Microservices
    • Data Centricity
    • Automation
    • Continuous Learning

IDC's Point of View

  • The Evolution from 12-Factor and Cloud-Native Methodologies to AI-First Development
    • The 12-Factor Methodology: Modular and Adaptable Design
      • Cloud-Native Development: Building the Foundation
  • Conclusion

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  • Synopsis