論文の概要: AI and Agile Software Development: From Frustration to Success -- XP2025 Workshop Summary
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20159v1
- Date: Wed, 25 Jun 2025 06:29:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.620409
- Title: AI and Agile Software Development: From Frustration to Success -- XP2025 Workshop Summary
- Title(参考訳): AIとアジャイルソフトウェア開発 - フラストレーションから成功まで - XP2025ワークショップ概要
- Authors: Tomas Herda, Victoria Pichler, Zheying Zhang, Pekka Abrahamsson, Geir K. Hanssen,
- Abstract要約: ワークショップは、将来の作業のために実行可能な方向性を示す研究ロードマップで締めくくられた。
主要な成果は、特定されたフラストレーションから成功した実装に移行するための共同産業と学術の努力を促進するために設計された構造化された議題である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.856781525749652
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The full-day workshop on AI and Agile at XP 2025 convened a diverse group of researchers and industry practitioners to address the practical challenges and opportunities of integrating Artificial Intelligence into Agile software development. Through interactive sessions, participants identified shared frustrations related to integrating AI into Agile Software Development practices, including challenges with tooling, governance, data quality, and critical skill gaps. These challenges were systematically prioritized and analyzed to uncover root causes. The workshop culminated in the collaborative development of a research roadmap that pinpoints actionable directions for future work, including both immediate solutions and ambitious long-term goals. The key outcome is a structured agenda designed to foster joint industry-academic efforts to move from identified frustrations to successful implementation.
- Abstract(参考訳): XP 2025でのAIとアジャイルに関するワークショップは、AIをアジャイルソフトウェア開発に統合する実践的課題と機会に対処するために、研究者と業界の実践者の多様なグループを招集した。
インタラクティブなセッションを通じて、参加者は、ツールやガバナンス、データ品質、重要なスキルギャップといった課題を含む、AIをアジャイルソフトウェア開発プラクティスに統合することに関連する、共通の不満を特定した。
これらの課題は系統的に優先順位付けされ、根本原因を明らかにするために分析された。
ワークショップは、即時的な解決策と野心的な長期的な目標の両方を含む、将来の作業のための実行可能な方向性を示す、研究ロードマップの共同開発で幕を閉じた。
主要な成果は、特定されたフラストレーションから成功した実装に移行するための共同産業と学術の努力を促進するために設計された構造化された議題である。
関連論文リスト
- Greening AI-enabled Systems with Software Engineering: A Research Agenda for Environmentally Sustainable AI Practices [70.24403396375277]
CECAM-Lorentzワークショップは2025年2月3日、スイスのローザンヌで開催された。
本報告ではワークショップから生まれた研究課題について述べる。
環境に優しいAIシステムの開発を導くために、オープンな研究の方向性と実践的な勧告を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-02T15:19:49Z) - Collaborative AI in Sentiment Analysis: System Architecture, Data Prediction and Deployment Strategies [3.3374611485861116]
大規模言語モデル(LLM)に基づく人工知能技術は、特に感情分析においてゲームチェンジャーとなっている。
しかし、複雑なマルチモーダルデータを処理するための多様なAIモデルの統合と、それに伴う機能抽出の高コストは、大きな課題を呈している。
本研究では,様々なAIシステムにまたがるタスクを効率的に分散・解決するための協調型AIフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T06:14:34Z) - Future of Artificial Intelligence in Agile Software Development [0.0]
AIは、LLM、GenAIモデル、AIエージェントを活用することで、ソフトウェア開発マネージャ、ソフトウェアテスタ、その他のチームメンバーを支援することができる。
AIは効率を高め、プロジェクト管理チームが直面するリスクを軽減する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-01T16:49:50Z) - Making Software Development More Diverse and Inclusive: Key Themes, Challenges, and Future Directions [50.545824691484796]
ソフトウェア開発者の多様性と包摂性(SDDI)を改善するための課題と機会に関する6つのテーマを特定します。
4つのテーマの利点、害、今後の研究の方向性を特定します。
残りの2つのテーマ、人工知能とSDDIとAIとコンピュータサイエンスの教育について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T16:18:11Z) - A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond [84.95530356322621]
この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。
50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。
発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T08:54:56Z) - Industrial Challenges in Secure Continuous Development [0.7734726150561089]
セキュリティと継続的ソフトウェアエンジニアリングの交わりは、アジャイル開発運動の初期から大きな関心を集めています。
本稿では,異なる役割の実践者との課題を検証した,我々の取り組みの関連部分を要約する。
課題の集合を浮き彫りにするよりも、実践者や研究者が今後の作業を説明する上で、私たちが特定した4つの重要な研究指針を提示することで、結論付けます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T12:02:16Z) - Human AI Collaboration in Software Engineering: Lessons Learned from a
Hands On Workshop [1.14603174659129]
この研究は、人間のAIインタラクションの進化する性質、ソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるAIの能力、この領域にAIを統合することの課題と制限など、重要なテーマを特定している。
この結果は、AI、特にChatGPTがコード生成と最適化の効率を改善する一方で、特に複雑な問題解決とセキュリティ上の考慮を必要とする分野において、人間の監視は依然として重要であることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-17T06:31:05Z) - ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。
これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T02:11:34Z) - AI for Agile development: a Meta-Analysis [0.0]
本研究では,人工知能とアジャイルソフトウェア開発方法論を統合することのメリットと課題について検討する。
このレビューは、特別な社会技術専門知識の必要性など、重要な課題を特定するのに役立った。
プロセスや実践者への影響をよりよく理解し、その実装に関連する間接的な課題に対処するためには、さらなる研究が必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-14T08:10:40Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-15T10:43:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。