自動車業界の要件の管理には、精度、タイミング、ISO 26262 などの厳格な安全基準の遵守が求められる、独特の課題が伴います。 生成 AI は、安全性、機能性、パフォーマンス、ユーザー エクスペリエンスを含む複雑な要件を生成および管理することで、自律走行車の開発をサポートします。 これらの要件は、自動車業界におけるソフトウェアの品質と安全性の現在のベンチマークである ASPICE および ISO 26262 の標準に準拠する必要があります。 要件管理用の AI コパイロットは、要件の評価、要約、詳細化、変換、翻訳などのさまざまなタスクを支援し、 エラーややり直しを減らすことで、ソフトウェア開発の品質、速度、コストを向上させることができます。
生成 AI を使用する際の主な課題は、GPT4 などのモデルをトレーニングするデータです。 GPT4 が把握していない膨大な量の要件、ドキュメント、内部標準を考慮すると、データは特に懸念されます。 ChatGPT のような LLM (大規模言語モデル) の機能を拡張するために使用できる重要な設計パターンは、Retrieval Augmentation Generation (RAG) です。 RAG アーキテクチャにより、ベクトル化されたドキュメント、画像、オーディオ、ビデオから取得したエンタープライズ コンテンツに自然言語処理を制限できます。
認知検索と LLM を組み合わせると、組織は LLM プロンプトに入力を提供できますが、モデルはトレーニングされません。 RAG アーキテクチャでは、他のトレーニングは必要ありません。 LLM は公開データを使用して事前トレーニングされていますが、リトリーバーからの情報に基づいて応答を生成します。
詳細については、Azure AI 検索での検索拡張生成 (RAG) および Azure/GPT-RAG GitHub リファレンスを参照してください。
Azure OpenAI のデータの使用 機能により、RAG のプロセスがさらに効率化されます。 詳細については、クイック スタート: 独自のデータを使用して Azure OpenAI モデルとチャットするを参照してください。
Modern Requirements などのマイクロソフトのパートナーは、Copilot4DevOps と呼ばれる顧客を支援できるソリューションを提供しています。 Azure DevOps、Azure OpenAI、および Cognitive Services を使用することで、Modern Requirements Copilot4DevOps は開発チームの生産性と効率性を大幅に向上させます。
Copilot4DevOps は、チームが作業の大部分を自動化するのに役立つ AI 搭載ツールです。 これにより、チームは戦略的な意思決定に集中できるようになり、要件の作成が高速化され、分析が改善され、エラーが削減されます。
Copilot4DevOps は、個人の生産性に加えて、組織にもメリットをもたらします。 ドキュメントの品質が向上し、市場投入までの時間が短縮され、プロジェクト全体のコストが削減されます。 Copilot4DevOps が提供する AI アシスタンスは、社員の満足度と生産性を向上させる重要な機能です。 また、セキュリティを重視し、マイクロソフトおよび OpenAI の最新の更新プログラムとプロトコルを提供します。 必要に応じて、プライバシーとセキュリティ上の理由から、管理者レベルで AI 統合をオフにすることができます。
Copilot4DevOps を使用すると、生データから高品質の要件を簡単に生成できます。 作業項目データを分析して、明確さ、簡潔さ、一貫性、正確さ、礼儀正しさ、確信度を評価できます。 また、アクターとユーザーの観点から包括的なユース ケースやユーザー ストーリーを作成し、プロジェクトの明確さを高めるのにも役立ちます。
最後に、Copilot4DevOps は、要件データをソフトウェア動作仕様の記述に使用される言語である Gherkin 形式に変換する機能を提供します。 つまり、Copilot4DevOps は開発要件を管理するための安全で制御された環境を提供し、 開発プロセスを大幅に強化できる強力なツールです。