この記事のポイント
コード生成AIはプログラミング作業を支援し、開発時間の短縮や品質改善が見込める技術です。- コード生成AIの導入により、プログラミング経験の浅い開発者でも、より高度なプロジェクトに取り組むことが可能になります。
- 一方で、生成されたコードの品質管理やセキュリティ面での課題もあり、適切な運用体制の構築が求められます。
- 今後のソフトウェア開発に大きな影響を持つと考えられるため、その機能や利用法に注目が集まっています。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
コード生成AIは、AI技術を活用してプログラミングコードの作成を自動化・支援するツールであり、ソフトウェア開発の革新的なアプローチとして注目を集めています。
開発時間の短縮や品質改善、コーディングスキルが初級の開発者でもより高度なプログラミング作業に取り組むことが可能になるといったメリットがある反面、生成されたコードの品質管理やセキュリティ面での懸念も存在します。
本記事では、コード生成AIの基本概念から、その特徴、メリット・デメリット、おすすめのサービスまで、幅広く解説します。このように、コード生成AIは、ソフトウェア開発の未来を大きく変える可能性を秘めた技術です。
ぜひこの記事を通じて、コード生成AIの全体像を把握し、自社の開発プロセス改善に役立てていただければ幸いです。
目次
コード生成AIとは
コード生成AIとは、特定のプログラミング言語で書かれたソースコードを自動で生成する技術のことです。
このAIは、自然言語処理(NLP)をはじめとする様々な人工知能のアルゴリズムを用いて、人間が書いた自然言語の説明や指示から、実行可能なコードを生成することができます。
この技術は、プログラミング作業の効率化、エラーの減少、そしてコーディングの学習支援など、幅広い用途に利用されています。
AIがプログラミングの手順やルールを学習し、人間の開発者が指定した要件に基づいて、適切なコードを生成することができます。
コード生成AIのイメージ
コード生成AIの基本機能
コード生成AIの基本機能には、以下のようなものがあります。
- コード自動補完
開発中のコードをリアルタイムで分析し、次に入力すべきコードの候補を提示します。これにより、タイピングの手間が省け、開発スピードが向上します。
- バグ検出と修正提案
コードに潜む潜在的なバグをAIが検出し、修正案を提案します。これにより、コードの品質が向上し、デバッグの時間が短縮されます。
- チャット機能によるコード生成
チャット機能により、作成して欲しいコードの概要を伝えることで、ゼロからコードを生成してくれます。
コード生成AIは、これらの基本機能を通じて、開発者がより速く、より確実に、そしてより創造的に作業を進めることを支援します。現在のところ、完璧なコードを毎回生成するわけではありませんが、プログラミング作業の多くの側面を効率化し、改善する大きな可能性を秘めています。
コード生成AIのおすすめサービス
コード生成AIのおすすめサービス
近年、プログラミング作業の効率化を目指す開発者にとって、コード生成AIは非常に魅力的なツールとなっています。
ここでは、上記の基本機能を簡単に使うことができるコード生成AIサービスをいくつかリストアップし、それぞれの特徴を紹介します。
各コード生成AIの使用感
それぞれの生成AIに対して以下のプロンプトを入力し、pythonコードを生成してもらい、きちんと動くのかを確認しました。
今回は会津大学のAIZU ONLINE JUDGEというサイトから、素因数分解に関する簡単な問題で試しました。
整数 n を素因数分解するpythonのプログラムを生成してください。
入力
n
１つの整数 n が１行に与えられます。
出力
入力値n と:（コロン）の後に、素因数を昇順に並べて出力します。ただし、同じ素因数でnを複数回割れる場合は、その素因数は回数分出力します。各素因数の前に１つの空白を出力して下さい。
制約
2 ≤ n ≤ 109
正解のプログラムが以下になります。
N = int(input())
n = N
ans = []
for i in range(2,int(N**0.5)+1): # intに変換すること
while(n%i==0):
n //= i # 整数除算(//)を使うこと
ans.append(i)
if n!=1:
ans.append(n)
ans = [str(a) for a in ans]
ans = str(N)+": " + " ".join(ans)
print (ans)
GitHub Copilot
GitHub Copilot
GitHub Copilotは、OpenAIによって訓練された強力なAIを背景に持つ、GitHubが提供するコード補助ツールです。
プログラミング言語に関わらず、自然言語のコメントや説明から適切なコードスニペットを提案してくれます。開発者が書き始めたコードをリアルタイムで解析し、次に何を書くべきかを推測してコードを自動生成します。
Github Copilotは膨大な数のオープンソースコードから学習しているため、多様なプログラミングパターンや最新の実証に基づいた提案が得られる点が大きな特徴です。
GitHub Copilotの導入方法
Github CopilotはGithubアカウントがあればVScode上で簡単に使用できます。
学生であれば無料で使用できますが、個人で契約する場合は月に10ドルを支払う必要があります。
詳しい導入方法については、こちらの記事で詳しく解説しています。
→Github Copilotとは？その使い方や料金、VScodeへの導入方法を解説
GitHub Copilotの使用感
GitHub Copilotが生成したプログラムが以下になります。
def prime_factors(n):
i = 2
factors = []
while i * i <= n:
if n % i:
i += 1
else:
n //= i
factors.append(i)
if n > 1:
factors.append(n)
return factors
n = int(input())
factors = prime_factors(n)
print(str(n) + ':', ' '.join(map(str, factors)))
出力が以下になります。
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Amazon CodeWhisperer
Amazon CodeWhisperer
Amazon CodeWhispererは、Amazon Web Services (AWS) によって開発されたコード生成ツールです。
AWSの深い学習モデルと広範なクラウドサービス知識に基づいて設計されており、開発者が自然言語のコメントや説明からコードの自動生成を行うことができます。
このツールは、特にAWSのサービスやAPIに最適化されたコード提案を行うことで、クラウドベースのアプリケーション開発を効率化します。
CodeWhispererは、豊富なAWSドキュメントとベストプラクティスから学習しており、セキュリティやパフォーマンスに関する推奨事項も提供します。
また、プログラミング言語やフレームワークに幅広く対応し、コードの自動補完やリファクタリングの提案も行い、開発者がより迅速かつ安全にコードを書くのをサポートします。
Amazon CodeWhispererの導入方法
AWS Toolkitは無料で提供されているため、誰でも簡単に導入することができます。アカウント作成からツールの使用開始まで、スムーズに行えるのが大きな利点です。
VSCodeにAWS Toolkit拡張機能をインストールすると、AWSアカウントの作成ガイドが自動的に表示されます。
このガイドに沿ってアカウントを作成すれば、すぐにAWS Toolkitを使用できるようになります。
Amazon CodeWhispererの使用感
Amazon CodeWhispererが生成したプログラムが以下になります。
import math
def prime_factors(n):
print(n, end=": ")
factors = []
p = 2
while p <= math.sqrt(n):
if n % p == 0:
factors.append(p)
n //= p
else:
p += 1
if n > 2:
factors.append(n)
print(" " .join(map(str,factors)))
n = int(input("Input an integer: "))
prime_factors(n)
出力が以下になります。
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Colab AI
Google Colab
Colab AIは、Google Colaboratory（Colab）内で利用できるAIベースのコーディングアシスト機能です。
この機能は、開発者が自然言語での指示を入力するだけで、適切なコードを自動生成し、プログラミング作業を支援します。
特にPython言語の開発においてその能力を発揮し、ユーザーがコードの記述を始めた段階で次に何を記述すべきかを予測し、自動補完を提供します。
さらに、Colab AIにはコーディングに関する質問に回答するチャット機能や、発生したエラーの説明と原因特定をサポートする機能も備わっています。
Colab AIの導入方法
Google Colabは、どこからでもアクセス可能なクラウド環境であるため、ローカルマシンに特別な環境構築を行う必要がありません。
Google アカウントを使用してGoogle Driveにアクセス後、新しいColabファイルを作成するだけで、すぐにGoogle Colab AIを使い始めることができます。
Colab AIの使用感
Colab AIが生成したプログラムが以下になります。
def prime_factorization(n):
factors = []
divisor = 2
while divisor * divisor <= n:
if n % divisor == 0:
factors.append(divisor)
n //= divisor
else:
divisor += 1
if n != 1:
factors.append(n)
return factors
n = int(input())
factors = prime_factorization(n)
print(f"{n}: {' '.join(map(str, factors))}")
出力が以下になります。
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コード生成AIの比較
上記の3つのコード生成AIを比較してみると、それぞれに特徴があることがわかります。
どのコード生成AIを選ぶかは、開発者の言語やフレームワークの選択、開発環境、プロジェクトの性質などによって異なります。それぞれのツールの特徴を理解した上で、自分のニーズに合ったものを選ぶことが重要でしょう。
今回の素因数分解の問題では、3つのコード生成AIとも正解のコードを生成することができました。ただし、細かな実装の違いがあり、例えばColab AIは入力と出力のフォーマットを正解のコードに近い形で生成していました。
コード生成AIは、開発者の作業を大幅に効率化する可能性を秘めたツールです。適切に活用することで、コーディングの生産性を向上させ、より高品質なソフトウェアを迅速に開発できるでしょう。
コード生成AIのメリットとデメリット
コード生成AIは、プログラミング作業の効率化と品質向上を目指す技術であり、多くの開発者にとって価値あるツールとなっています。
しかし、この技術を取り巻く環境は複雑であり、多くのメリットと同時にいくつかのデメリットも存在します。
コード生成AIによるメリット
コード生成AIの最大の利点は、時間の短縮と効率性の向上です。自然言語での指示から適切なコードを瞬時に生成できるため、手作業でコードを書く時間を大幅に削減できます。
さらに、バグの発見が容易になる点も重要な効果です。AIは既存のコードベースを分析し、一般的なエラーパターンを学習しているため、開発中のコードに潜むバグを効率的に検出し、修正案を提供することができます。
コード生成AIによる効果
マッキンゼーによる実証研究でも、コード生成AIが開発者タスクにおいて速度向上をもたらしていることがわかります。
- 保守性（コードがどれだけ容易に改善できるかを考慮する）のためのコード機能の文書化は、1／2の時間で完了
- 新しいコードの記述はほぼ1／2の時間で完了
- 既存のコードの最適化（コードリファクタリングと呼ばれる）はほぼ2／3の時間で完了
またコード生成AIを利用する事で、全体的な幸福感・達成感を報告する可能性が2倍以上になることも示しています。
これは、満足度の低い単純作業を自動化し、エラーへの解決策を迅速に情報を手に入れることができる点が起因していると指摘しています。
improving the developer experience
スタンフォード大学のErik Brynjolfsson(エリック・ブリニョルフソン)教授らが、2023年4月に発表した論文では
- エンタープライズソフトウェア会社5179人のカスタマーサポートのパフォーマンスを追跡
- AIツールの導入により顧客の問題をどれだけ早く、うまく解決できたかといった主要な指標について調査
- 結果、解決率は6.5%、時間当たりの解決率は13.8%と増加
- 特に新規採用者やスキルの低い労働者の問題解決と顧客満足度が大幅に上昇
どちらの研究もコード生成AIが「スキルの低い労働者に利益をもたらし、労働者間の不平等が減少すること」「生産性が低い人ほど生産性向上が顕著に見られること」を指摘しています。
参考：参考：Unleashing developer productivity with generative AI
Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey R. Raymond, “GENERATVE AI AT WORK”
コード生成AIが抱える課題
一方で、コード生成AIにはいくつかの課題も存在します。最も懸念されるのはセキュリティリスクで、自動生成されたコードが未知の脆弱性を含む可能性があります。
また、AIが間違ったコードを生成するリスクも無視できません。
指示が不明瞭だったり、AIが最新のプログラミング規約を完全には理解していなかったりする場合、不適切なコードが生成されることがあります。
さらに、コード生成AIの過度な依存は、開発者のスキル低下にも繋がるという懸念があります。
一方、タスクの複雑さや開発者の経験によって時間節約の程度が大きく異なることも指されています。
- 開発者が高度な複雑さを持つと判断したタスクでは、たとえば必要なプログラミングフレームワークに対する不慣れさなどの理由から、時間節約は10％未満に縮小
- 1年未満の経験の新人開発者がツールを使用すると、それを使用しない場合に比べて7～10％時間が余計にかかる
開発者がツールを使いこなした場合、生産スピードを向上しつつ、品質も確保が可能でした。
従って、最終的に、適切なコード品質を出すためには、ツールに対するプロンプト指示を繰り返し入力する必要があります。
コード生成AIの使用における注意点
注意点のヒント画像
コード生成AIを使用する際には、生成されたコードの盲目的な採用を避けることが重要です。常に生成されたコードをレビューし、必要に応じて手動で修正を加えるべきです。
また、プライバシー保護やセキュリティの観点から、機密情報を含むプロジェクトでの使用には特に注意が必要です。
さらに、企業が保持するコーディングスタンダードやガイドラインに準拠しているかを確認することも重要です。
また、知的財産権やライセンスに関する問題に留意し、開発者がAIを通じて学ぶ機会を最大化するための環境を整備することが推奨されます。
【関連記事】
➡️Github Copilotの著作権問題は？考えうるリスクや安全に利用する方法を解説
マッキンンゼーによる研究では、「人間による関与が重要である」とされる、3つの領域が示されています。
1.バグとエラーのコード検査
生成AIベースのツールが間違ったコーディング提案を行ったり、コードにエラーを導入したりすることがあるとの報告がありました。
あるタスクでは、開発者がツールの誤った仮定を修正するために多数のプロンプトを入力しなければならなかったり、また、別のケースでは、かなり細かい指示をする必要があったと報告されています。
2.組織的な要件の考慮
生成AIベースのツールはコーディングに関する多くの知識を持ってますが、特定のプロジェクトや組織の特定のニーズについては知識ベースを持ちません。
ソフトウェア開発者が具体的なプロンプトを通じてこれらのツールに文脈を提供することが必要です。
3.複雑なコーディング要件のナビゲーション
生成AIベースのツールは、短いコードの最適化などの単純なプロンプトに答えるのに適していますが、複数のフレームワークを組み合わせるなど、複雑なものには適していないことが報告されています。
今日の生成AIベースのツールを使用することで、開発プロセスの速度や品質が向上すると予想されています。
しかし、本研究が示すように、単にツールの導入だけでは不十分です。生成AIのトレーニング・開発者のスキルアップ・リスクコントロールが欠かせません。
コード生成AIの活用例と未来象
コード生成AIの活用例と未来象
コード生成AIは、ウェブ開発、システム開発、さらにはゲーム開発など、多岐にわたる領域で活用されています。
特に、ルーチンワークの自動化や、プロトタイピングの高速化に役立てられている例が多く見られます。
コード生成AIの未来
将来的には、プログラミングの完全自動化が現実のものとなる可能性があります。AI技術の進歩により、より複雑な要求にも対応できるようになり、開発プロセスがさらに加速するでしょう。
また、AIが最新のプログラミングデータを即座に取り入れ、コード生成の質を向上させることも期待されています。
参考：見えてきたプログラマー不要時代 GitHubが生成AI
企業への影響とその対応
企業は、コード生成AIを活用することで開発コストの削減とプロジェクト納期の短縮を実現できます。
しかし、これには適切なガイドラインの策定と、開発チームへの十分な研修が必要です。また、自動生成されたコードのレビュープロセスを強化し、品質とセキュリティの確保に努める必要があります。
生成AIの導入率
野村総合研究所は、2023年9月に国内企業におけるIT活用の実態を把握する調査を実施しました。
「生成AI」の導入率は 24.2％で、生成AI以外のAI・機械学習の導入率は28.7％でした。生成AIについては「導入を検討中」との回答が 30.8％ と多く、「今後検討したい」との回答も26.0％に上ることから、今後の導入進展が期待されます。
参考：大手企業を対象に「IT活用実態調査（2023年）」を実施〜生成AIの利用意向は高いが、リテラシー・スキルの不足とリスクへの対処が課題〜
日本企業における生成AIツールの導入率は2割未満、7割超えの米国と差
まとめ
コード生成AIは、開発者の効率化とイノベーションを促進する強力なツールです。自然言語の指示からコードを自動生成することで、開発のスピードと品質の向上に貢献します。一方で、自動生成されたコードをそのまま使用するのではなく、開発者自身が内容を確認し、必要な修正を加えることが重要です。
コード生成AIを選ぶ際は、GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer、Colab AIなどの特徴や用途を比較し、自社のプロジェクトに最適なツールを選びましょう。ただし、コード生成AIに過度に依存せず、あくまでも開発者の判断を補助するツールとして活用することが肝心です。
コード生成AIを適切に取り入れながら、高品質なソフトウェアを効率的に開発していくことが、これからのソフトウェア開発に求められる姿勢だと言えます。
