シーメンスが「象をスライスする」方法：産業ソフトウェア開発のエージェントワークフローの進化
サマリー
シーメンスは、レガシーコードの現代化に向けてKnowledge FabricというAIシステムを開発しました。このシステムは、ソフトウェア開発ライフサイクルを自動化し、エンジニアがより価値のある作業に集中できるようにします。AIエージェントが複雑なタスクを小さなタスクに分割することで、生産性が向上しました。
本文
シーメンスのようなテクノロジー企業にとって、ソフトウェアは工場、エネルギー網、交通ネットワークの神経系です。産業AI、産業ソフトウェア、産業オートメーションのグローバルリーダーであるシーメンスは、工場とプロセスの自動化、エネルギーインフラ、インテリジェント交通における数十年の専門知識を持っています。しかし、革新には重い足かせが伴います。それがレガシーコードです。シーメンスは、10年以上にわたって開発された数億行に及ぶコードベースを持ち、標準的なAIツールでは解決できない課題に直面しました。それは、このコードとそれに基づくアプリケーションを理解し、現代化することです。産業グレードのソフトウェアのスケールと深さは、根本的に異なるアプローチを必要とします。既存のコーディングアシスタントは、複雑で多層的な産業コードベースをナビゲートするために必要な文脈の深さを欠いていました。これを解決するために、シーメンスとGoogle CloudはKnowledge Fabricを開発しました。これは、ソフトウェア開発ライフサイクルを自動化するためのAIシステムです。このシステムは、Googleのさまざまな技術を使用して構築され、実装の手間を削減し、エンジニアが顧客の革新に集中できるようにしました。シーメンスのフランツ・メンツル氏は、「私たちは開発者の開発時間を最適化するだけでなく、自律エージェントが過去を考慮して未来を構築できるようにしています」と述べています。これにより、エンジニアは反復作業から解放され、より高価値な問題解決に集中できるようになります。
