論文の概要: AI-driven Software Development: A Pragmatic Path to Agentic Development Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15283v1
- Date: Sat, 13 Jun 2026 12:43:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-16 16:21:33.250674
- Title: AI-driven Software Development: A Pragmatic Path to Agentic Development Processes
- Title（参考訳）: AI駆動ソフトウェア開発 - エージェント開発プロセスへの実践的なパス
- Authors: Peter Mandl, Paul Mandl,
- Abstract要約: Generative AIは、ソフトウェア開発を、ローカライズされたツールサポートから、プロセスやツール、組織構造に組み込まれた開発作業に変換する。
本稿では,AI駆動型ソフトウェア開発への移行に向けた実践的な組織化フレームワークを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06423291545613526
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI is transforming software development from localized tool support into development work that is embedded in processes, tools, and organizational structures. Its use now extends beyond code completion to requirements, architecture, implementation, testing, review, operations, and maintenance. Existing research shows a differentiated picture. Productivity gains are possible, but depend on task type, codebase characteristics, and developers' experience. At the same time, AI-generated artifacts require additional control and governance. Building on these observations, this paper develops a pragmatic organizing framework for the transition toward AI-driven Software Development. It describes a progression from informal and assistive AI use through integrated AI workflows toward controlled agentic development processes. The focus is not on individual tools or models, but on the technical, organizational, and quality-assurance mechanisms needed to embed AI across central software engineering activities. Particular importance is assigned to a harness that connects project context, tool access, verification, permissions, logging, and human approval. The paper draws on current research, practice-oriented sources, established software engineering practices, and project experience. A mid-sized software company is used as an exploratory case study to assess the plausibility of the framework and to illustrate how prerequisites, governance requirements, design practices, and transformation paths can be shaped in a concrete organizational context. The paper provides a conceptual basis for further scholarly discussion and empirical investigation of AI-driven Software Development.
- Abstract（参考訳）: Generative AIは、ソフトウェア開発を、ローカライズされたツールサポートから、プロセスやツール、組織構造に組み込まれた開発作業に変換する。
コード補完を超えて、要件、アーキテクチャ、実装、テスト、レビュー、運用、メンテナンスまで拡張された。
既存の研究では、異なるイメージが示されています。
生産性の向上は可能だが、タスクタイプ、コードベースの特徴、開発者エクスペリエンスに依存している。
同時に、AI生成アーティファクトは、さらなるコントロールとガバナンスを必要とします。
これらの観測に基づいて、AI駆動ソフトウェア開発への移行のための実践的な組織化フレームワークを開発する。
非公式で補助的なAI使用から、統合されたAIワークフローを通じて制御されたエージェント開発プロセスへの進歩について説明する。
焦点は個々のツールやモデルではなく、中央のソフトウェアエンジニアリング活動にAIを組み込むために必要な技術、組織、品質保証メカニズムに焦点を当てている。
特に重要なのは、プロジェクトコンテキスト、ツールアクセス、検証、パーミッション、ロギング、そして人間の承認を接続するハーネスに割り当てられている。
この論文は、現在の研究、実践指向のソース、確立されたソフトウェアエンジニアリングプラクティス、プロジェクトエクスペリエンスについて書かれている。
中規模のソフトウェア会社は、フレームワークの妥当性を評価し、前提条件、ガバナンス要件、デザインプラクティス、トランスフォーメーションパスが具体的な組織的コンテキストでどのように形成されるかを説明するために、探索的なケーススタディとして使用されます。
この論文は、AI駆動ソフトウェア開発のさらなる学術的議論と実証的研究のための概念的基盤を提供する。
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