品質向上へ:コード再生とシステム最適化
「システムが複雑で誰も全体像を把握できていない」「少し修正を加えるだけで、どこかに予期せぬバグが発生する」「特定の担当者しかそのコードを理解できないため、異動や退職があると開発が止まってしまう」。
もし、貴社の開発現場でこのような声が聞かれるなら、それはシステムが「技術的負債」を抱えているサインかもしれません。
今回ご紹介する記事では、貴社の開発現場で頻繁に耳にするであろう、しかし見過ごされがちな「読みにくいコードが蔓延し、新規開発・改修が進まない現状」と、「『動かない』原因が特定できず、システム全体が不安定」という二つの深刻な課題について深く掘り下げています。
「コードをきれいにする」とは?リファクタリングの基本概念とその目的
前回の記事では、「コード品質改善で解決する様々な開発課題」と題し、システムが抱えるパフォーマンスやバグの問題が、表面的な「技術負債」だけでなく、その根底にある「コードの品質」に深く関わっていることをご説明しました。特に「スパゲッティコード」が引き起こす隠れたコストとリスクについてもご理解いただけたかと思います。
では、実際にこの「複雑に絡み合ってしまったコード」をどのように「きれいにする」のでしょうか? その鍵となるのが、ソフトウェア開発の世界で長年実践されてきた重要な手法、それが「リファクタリング」です。
今回は、リファクタリングの基本とその目的について、解説していきます。
大規模AIの“重い”課題を解決するSLM
SLMというワードを聞いたことがありますでしょうか? 生成AIの登場により”LLM:大規模言語モデル(Large Language Model)”という言葉が業界内ではよく聞くようになりましたが、”SLM”というワードはあまり聞くことがありません。
AI業界はスケールの拡大(モデルの大規模化やパラメータの増加)こそが唯一の競争手段かのような状況になり、規模が大きければ良いといった流れになりつつありますが、一方でクラウドサービスコスト(従量課金)の上昇といった大問題にも直面しています。
そんな中で、超大企業以外の多くの企業にとってメリットが大きいのでは?と私たちが考えているSLM(Small Language Models)についてご紹介していきます。