AI コード生成とは

ソフトウェア開発では、AI コード生成が提供する定型文や反復的なコーディング パターンの自動補完予測によってプロセスを最適化できます。コードが提案されることにより、開発者はそのような情報を探すためにインターネットを検索する必要がなくなるため、時間を節約し労力を減らすことができます。

コードの生成に自然言語処理を使用し、潜在的なバグの検出に AI 機能を使用することから、コードの分析、潜在的な問題の特定、コードのテストの提案はコードを書く AI が行うことになるため、開発者はより短期間にソフトウェアを出荷できるようになります。

コード生成だけでなく、AI は開発プロセス全体のスピードと生産性を向上します。AI を利用することによって開発者は以下が可能になります。

• 反復的なタスクや日常的なタスクを自動化することによって、プロセスを合理化する。

• ユーザー シナリオを大規模にテストする。

• 顧客によるソフトウェアの利用状況に関するリアルタイムのフィードバックを提供する。

• 意思決定に分析を使用する際に、人によるバイアスやエラーを最小限に抑える。

AI コード生成の仕組み

AI コード生成は、既存のソース コード (通常は、オープン ソース プロジェクトによって作成されて公開されているもの) でトレーニングしたアルゴリズムを使用し、それらのサンプルに基づいてコードを生成します。Large language model (大規模言語モデル、LLM) は言語を処理して理解し、テキストを生成し、質問に答え、言語のパターンと関係を学習してテキストを予測できます。

現在、AI コード生成には 3 つの方法があります。

• 開発者のコード入力に合わせて、AI がコードを自動補完しようとする方法。

• 開発者が自然言語でコメントを書き、AI が開発者の要求に基づいて提案を生成する方法。

• 開発者が AI と直接チャットする方法。たとえば、具体的な内容を書いたり、バグを修正したりするように依頼します。

AI コーディング ツールを起動すると、コメントとコードのコンテキストを考慮したコード行が提案されます。たとえば、GitHub Copilot は GitHub が OpenAI Codex モデルを使用して作成した、トレーニング済みの AI モデルです。開発者のコード エディター内のテキストを考慮し、コンテキストに応じた提案を提供します。より多くのモデルが利用できるようになれば、プライベート コード ベースのような、より多くのソースからコンテキストを得られるようになり、細かく調整された提案が提供されるようになります。

繰り返しになりますが AI 生成コードは必ずしも完璧ではなく、開発者の出発点となるものです。他の AI コーディング ツールと同様に、提案されたコードは開発者 (人間) によってテスト、レビューされなければなりません。

AI コード生成のメリット

AI コード生成には、より短時間でコードを記述できるという大きなメリットがあります。定型的なコーディング作業やテスト作成は AI が行うため、開発者は批判的な思考や問題解決に関わる作業に余裕を持って集中できます。

2,000 人以上の開発者を対象とした調査では、GitHub Copilot の利用によって生産性が最も向上したと答えた開発者は、コード提案を最も多く取り入れた開発者でした。

GitHub の追加調査によると、GitHub Copilot を使用した開発者の 74% がより満足のいく仕事に集中できると回答し、88% が生産性が向上し、96% が反復作業をより速く完了できると回答しています。タスクに集中し、有意義に作業を進め、一日の終わりに気分良く過ごすことができれば、全ての開発者の生産性と満足度が向上します。

AI コード生成には、デプロイ前にバグを捕捉し、修正するための提案を提供するテスト ツールを使用できるというメリットもあります。これらのツールはコード構造を検査し、セキュリティを強化するための推奨事項を提供します。

開発プロセスにおける AI コード生成の使用方法

AI と AI コード生成はソフトウェア開発プロセス全体に普及しつつあります。より良いソフトウェアをより短期間に生み出すための活用例を以下に紹介します。

• 必須要件ドキュメントの改善

  ソフトウェア必須要件の収集、検証、追跡は面倒な作業ですが、AI を使用すれば、これらの作業を最初から適切に処理できます。AI はあいまいな必須要件や不完全な必須要件を特定し、改善のための提案を行います。それにより、開発者は必須要件を記述する際に、その品質を高めることができます。

• ソース コードの解析

  AI コード生成では、オープン ソース プロジェクトのコードでトレーニングされたアルゴリズムを使用する必要があります。過去のデータに基づき、バグを引き起こす可能性の高いソース コードのパターンがアルゴリズムによって検出されます。AI はコードの品質を最大化するのに役立つコード変更のテストを提案できます。

• コードの提案

  AI コード生成ツールは、コードのコンテキストを理解することによって、コード行や関数全体を提案できます。ユーザーが選択すれば、これらのツールでは改善や修正のためのユーザーの提案を組み込むこともできるため、可読性と保守性を保ちながら、より短期間でコードを作成できます。

• テストの自動化

  テストはソフトウェアが想定したとおりに動作することを確認するために行われます。生成 AI を使用すれば、開発者がテストをより短時間で、より一貫性と信頼性を持って記述できるようになります。コードがソース コードにマージされると、これらのテストは自動的に実装されます。

AI コード生成ツールは、開発者がより短時間でコーディングできるようにすることによって、開発プロセスを合理化します。自然言語を使用してソフトウェアが何をすべきかを説明し、それをコードに変換できれば、開発者にとって大幅な時間の短縮になります。AI テクノロジーは、開発チームが過去の生産性データに基づいて現実的なタイムラインを作成する際にも役立ちます。

開発者による AI コード生成の利用例には、以下のようなものがあります。

• スペルミスや構文エラーの修正

• 正規表現によるパターンのマッチング

• 現在または将来の仕事のためのコーディング スキルのレベルアップ

• あるプログラミング言語から別のプログラミング言語へのコードの翻訳

AI コーディング ツールでは、あるプログラミング言語から別のプログラミング言語への翻訳が可能ですが、全てのツールが全てのプログラミング言語をサポートしている訳ではありません。

AI コード生成がソフトウェア開発に与える影響

AI コード生成は開発者の生産性をサポートし、ソフトウェアのデプロイメント速度を向上させました。開発者は一からテストを入力して作成する時間を減らすことができ、そのおかげで、創造性を発揮したり、機能に関する新しいアイディアを検討したりする時間を増やすことができます。

AI はコードの記述方法を確実に変えつつあり、オープン ソース ソフトウェア開発やさまざまな企業で急速に普及しています。新しいコードやドキュメントの生成、プログラミング言語から別の言語への翻訳、コーディングにおける雑務や繰り返しの削減を支援するツールを使用すれば、開発者は AI コーディング アシスタントなしでの作業など想像できなくなるでしょう。

オープン ソースコードと LLM が改良されるにつれて、AI アルゴリズムはますます正確で効率的なものになるでしょう。開発者はコード行や関数の提案をすばやく生成できるようになり、余裕を持ってより高度なイノベーションに集中できるようになります。

GitHub Copilot で AI が支援するコーディングを組織に導入

入力中にコードを提案したり、自然言語のプロンプトをコーディングの提案に変えたりする AI ペア プログラマーを開発チームに導入しましょう。GitHub Copilot はコメントやコードからコンテキストを読み取り、コード行や関数全体を即座に提案します。これにより、開発者はより短時間でコーディングし、定型コードの入力ではなくビジネス ロジックに集中できるようになります。