初心者およびエキスパート コーダーのための AI コーディング ツール

AI コーディング ツールとは

AI コーディング ツール (AI コーディング アシスタント) は、large language models (大規模言語モデル、LLM)、natural language processing (自然言語処理、NLP) およびその他の形式の生成 AI を使用してコードを記述および改善する開発者を支援します。これらのツールはコードの自動生成、レビュー、最適化により、あらゆるスキルセットのコーダーをサポートします。単独で使用することもできるほか、integrated development environment (統合開発者環境、IDE) に追加してリアルタイムに支援することもできます。

コーディング アシスタントの利用方法には、自分でコードを記述しながらツールに補完的なコードを生成してもらう方法と、インターフェイスを開いてアシスタントと直接チャットし、必要なビジネス ロジックとやってもらいたいことを記述するプロンプトを書く方法があります。このツールは AI を使用してコンテキストを分析し、コーディングの提案を生成します。

初心者やエキスパート開発者が AI コード補完ツールやコーディング アシスタントをどのように活用して、スキルセットを高め、生産性を向上させ、高品質な次世代ソフトウェアを出荷しているのかを見ていきましょう。

AI コーディング ツールの仕組み

AI コーディング ツールが生み出される契機となった large language model (大規模言語モデル、LLM) は、大規模なニューラル ネットワークであり、ディープ ラーニング アルゴリズムを使用して、大規模なデータセットから言語の結果を読み取り、処理し、予測する機械学習の一形態です。今日、最もエキサイティングで最先端のツールには、LLM を使用して AI の品質を向上させ、日常的に使用できるようにしているものがあります。

LLM は natural language processing (自然言語処理、NLP) と連動して動作します。NLP は、人間のテキストや音声を理解し、複製するコンピューターの能力の開発に焦点を当てた AI の一種です。NLP のおかげで、与えられたテキストの文法的、意味的、感情的要素をコンピューターで自動的に分類し、その情報を使用して自然言語を形成できるようになりました。マッピング サービス、ディクテーション ツール、チャット ボット、その他の現代の言語ベースのアプリケーションはそのようなテクノロジーによって動作しています。

LLM と組み合わせることで、NLP システムはデータから学習し、その結果を反映するように行動パターンを調整し、自然言語をコードに変換する能力を得ることができます。これは、パブリック リポジトリのネットワークから得られる大量のオープン ソース コードで言語モデルを事前にトレーニングすることで実現されます。LLM は実行中にデータを分類し、意味を抽出しますが、スタイル規約を学習してよりパーソナライズされた結果を生成するように訓練することもできます。AI が支援するコーディング ツールは、ソフトウェア開発に多くのすばらしいメリットをもたらしますが、同時に、正確さ、セキュリティ、倫理に関する新たな疑問も提起します。正確さの面では、AI コーディング ツールは与えられたコンテキストに対して可能な限り最良のコードを生成するように設計されていますが、そのコードの質はトレーニング データのサイズと多様性、およびコーディング ツールが取り込むことができるコンテキストの量に大きく依存します。また、これらのツールは公開されているコードでトレーニングされるため、不正確で安全でない、あるいは古いコードから学習してしまう危険性が常にあります。

そのため、AI 生成コードには出荷前に人間による入念なテストとレビューが必要になります。最終的には、やはり開発者が最終決定権を持つべきです。

初心者向けの AI コーディング ツールの活用法

コーディングを始めたばかりの初心者や、スキルを伸ばしたい初心者にとって、AI コーディング ツールは基礎的な概念をより早く習得するために利用できます。手順は次のとおりです。

• **コード補完。**選択した言語の構文やロジックを理解したいという初心者コーダーもいることでしょう。AI コーディング ツールによってコード補完のための提案が生成されるため、学生も初心者もより合理的に学習を進めることができます。

• エラー検出。未熟な開発者はコードのバグを見つけ、それを修正することによって学ぶことがよくあります。AI コーディング ツールは潜在的なエラーを特定してフラグを立てるだけでなく、修復のための提案を提供できます。時間の節約になるだけでなく、コード ベースに新たなエラーをもたらす可能性も低くなります。

• **組み込みのガイダンスとサポート。**AI コーディング ツールはコーディング中の開発者にインラインのコード スニペットやドキュメントを提供できます。それにより、開発者は新しいソリューションを試したり、ウィンドウを切り替えることなく、より長い時間作業に集中したりできます。

エキスパート向けの AI コーディング ツールの活用法

AI コーディング ツールは、初心者にとって強力な学習ツールとして機能しますが、熟練した開発者にも大きなメリットをもたらす可能性を秘めています。ここでは、エキスパート開発者の日常業務における AI コーディング ツールの活用方法をご紹介します。

• **自動テスト。**AI コーディング ツールによってユニット テストの記述と実行という面倒で時間のかかるプロセスを自動化できるため、時間、エネルギー、リソースに余裕ができ、開発者はコードをもっと楽しめるようになります。エキスパートはより満足度の高い優先度の高いプロジェクト、ひいてはより優れたソフトウェアの構築に力を注ぐことができるようになります。

• **コードの説明。**開発者が他人のコードに基づいて作業しなければならない場合、AI が支援する説明があれば、コードの内容をより短時間で解釈できるため、作業速度が向上します。エキスパートはオンボーディングやトラブルシューティングに費やす時間を減らし、開発により多くの時間を費やすことができるようになります。

• **適切にコメントされたコード。**開発者はソース コードのコメントを使用して、更新を記述し、バグ修正のフラグを立て、変更を追跡します。プロンプトを作成すると、AI コーディング ツールによってコーディング中にコメントやコード スニペットなどのドキュメントが生成されます。それにより、組織全体において、より分かりやすいコミュニケーションと効率的なコラボレーションが可能になります。

まとめ

AI コーディング ツールはコード補完の提案、バグの発見、インライン ドキュメントの提供などにより初心者をサポートします。また、エキスパートもより長い時間作業に集中できるようになるため、生産性を高めながら開発時間を短縮できます。

しかし、このようなすばらしい機能があるにもかかわらず、現在行われているセキュリティ慣行やプロセスが AI コーディング ツールに取って代わられる訳ではありません。開発者にはコードの品質を検証する最終的な責任があります。だからこそ、全ての開発者は包括的なテスト、IP スキャン、セキュリティ チェックを通じて、AI が支援するコードを評価し続けなければなりません。