ヴァレオは、自動車産業における革新の柱であり、人工知能を使用して生産を革命的に変化させています。搭載システムに必要な*コードの指数関数的な増加*に直面し、同社はジェミニのような高性能ツールを整備しています。開発サイクルの短縮とアップデートの加速は必須となっています。この効率性の追求は、開発者の貴重なノウハウを取り替えることなく、人材の最適化に集中しています。人工知能の統合は、ヴァレオのデジタル環境を変革し、現代の課題に適した大胆かつ適応的なソリューションを生み出します。
生成的AIによる生産性の向上
ヴァレオは、自動車機器の主要なプレーヤーとして、ソースコードの生産を最適化するために生成的人工知能を大規模に統合しています。車両に搭載されるソフトウェアの需要の高まりは、日々生産されるコードの量と質を増加させる必要をもたらしています。
ヴァレオのAI担当ディレクターであるセドリック・マーレンは、車両内のソフトウェアが増加するだけでなく、継続的なアップデートの恩恵を受ける能力が業界を揺るがしていることを強調しました。この増大するプレッシャーは、コード行数の指数関数的な必要性を生み出しています。同時に、開発サイクルは2年に短縮されており、コードの生産にとっての課題となっています。
ジェミニとの戦略的協力
フランスの装備メーカーは、技術的な課題に対処するためにGoogleのジェミニを主要なプラットフォームとして選択しました。ヴァレオは、約5,000人のエンジニアのうち9,000人に革命的なコード支援ツールであるCode Assistを装備しました。この戦略は、開発者の効率を向上させることを目的とし、彼らを置き換えることを意図していません。
Code Assistの役割は、開発者が戦略的なタスクに集中できるようにして、生産性を向上させることです。その結果、安定したチームを維持しつつコードの生産が増加し、人工知能は専門家にとって不可欠な補完物となります。
開発サイクルの短縮
ヴァレオは、ソフトウェア開発プロセス全体を簡素化するために生成的AIを展開しています。半自動化されたワークフローを用いることで、同社はそのプロセスを強化し、製品提供の時間を大幅に短縮します。AIエージェントは、特にユニットテストの生成や異常の検出において機能します。
セドリック・マーレンは、AIは単にコードを生産するだけでなく、その堅牢性を保証するためのものであることを強調しています。AIが提案する自動修正は、重要な進展を示しています。開発者は、これらの提案を受け入れるか却下するかの選択肢があり、バリデーションプロセスが改善されます。
このモデルは、開発サイクルの短縮とより複雑なプロジェクトを管理する能力を提供しつつ、安全基準と品質基準を守ります。
低レベルコードでの課題
進展があるにもかかわらず、課題は残ります：自動車業界で重要な低レベルコードの開発です。生成モデルは、Pythonのような言語には強いものの、専門の埋め込まれたコードには限界があります。この課題には、制限を回避するための能動的なアプローチが必要です。
ヴァレオは、Googleと密接に協力して、特にジェミニに関するAIモデルを調整し、自動車コードの特定の要件に適応させています。このファインチューニングにより、AIは低レベルコードのコーパスでトレーニングされ、その効率が向上します。
戦略的パートナーシップと技術革新
ヴァレオは、Google Cloudとの緊密なパートナーシップからの恩恵も受けています。この関係により、彼らは新しい技術に市場投入前にアクセスできます。特定のニーズの予測と、企業の要請に応じたソリューションの適応は、大きな競争優位性を提供します。
このアプローチは、様々な機能内でのAI統合というより広いビジョンの一環であり、生産性の向上を目指しています。自動化と人間の専門知識の間の相乗効果が、自動車産業におけるソフトウェア開発の輪郭を再定義することを約束します。
ヴァレオの生産性向上に関するAIのFAQ
ヴァレオはどのように生成的AIを使用してコード生産を増加させていますか？
ヴァレオは、Googleのジェミニを基盤としたCode Assistツールを通じて、開発者の効率を高め、セキュリティ基準を遵守しながらより多くのコードを生成しています。
ヴァレオによるAIの導入による主な利点は何ですか？
AIの導入により、ヴァレオは開発サイクルを短縮し、より堅牢なコードを生産し、自動車産業で高まる複雑なコードのニーズに迅速に対応しています。
ジェミニはヴァレオの開発戦略においてどのような役割を果たしていますか？
ジェミニは、ヴァレオが様々なユースケースに使用する主要な生成AIモデルであり、エンジニアの生産性を向上させ、コード内のテストや修正を自動的に生成することを可能にします。
ヴァレオはAIを使ってどのように低レベルコードの開発を管理していますか？
ヴァレオは、自動車業界で重要な低レベルコードの開発において課題に直面しています。Googleとの協力により、ヴァレオはジェミニを自動車コードの特定ニーズに合わせて微調整する作業を行っています。
ヴァレオでAIに委任されるタスクはどのようなものですか？
ヴァレオでは、ユニットテストの生成、コードレビュー、異常検出にAIが使用されており、それにより開発者は設計や検証といったより付加価値の高いタスクに集中することができます。
ヴァレオはAIによる生産性への測定可能な影響を観察していますか？
ヴァレオはAIによる生産性の向上に関する特定のKPIを公開していませんが、同社はAIの導入により開発サイクルが速まるとともに、複雑なプロジェクトを管理する能力が向上したと主張しています。
AIはどのようにしてヴァレオの安全性と品質の基準を維持するのを助けていますか？
半自動化されたワークフローでプロセスを強化することにより、AIはヴァレオが安全基準と品質基準を遵守するコードを生産するのを可能にし、自動的な介入を通じて潜在的なエラーの特定を容易にします。
ヴァレオはジェミニに加えて他にどのようなAIモデルを使用していますか？
ヴァレオは、様々な分野のためにClaude、Llama、Mistralなどのモデルも使用しており、常にVertex AIの提供範囲から特定のニーズに最も適したモデルを選択しています。
