世界中のソフトウェア開発者が、AI（人工知能）によるコード生成ツールの力を受け入れ、生産性を向上させ、作業効率を高めています。IBM CodenetやGitHub CoPilot、AmazonのCode Whisperer、ServiceNowとHugging FaceのStarCoderなどのこれらのツールは、コードの書き方やレビューの方法を革新しています。
これらのAIモデルを活用することで、開発者は従来の手法よりも最大55％速くコードを生成することができます。これらのツールは、C++、Java、Go、Python、COBOL、Pascal、Fortranなどのさまざまなプログラミング言語でコードの品質をチェックしたりレビューしたりする機能も提供しています。これらのツールの可能性は、開発者コミュニティ内で大きな好奇心や関心を呼び起こしています。
AIが革新する最先端テキスト・コード生成ツールへの成長に対する関心が高まっています
Google Trendsによると、過去1年間でGitHub CoPilotの検索回数が10倍に増加しています。GitHubは世界最大のソフトウェア開発者コミュニティプラットフォームであり、CoPilotの利用率が高く、世界中の5万の組織から130万人以上の有料加入者がいます。Tata Consultancy Services（TCS）、Infosys、HCLTechなどのインドの主要IT企業もこれらのツールを採用しています。
ServiceNowによると、テキストからコードへのモデルの利用により、開発者の生産性が52％向上しています。ServiceNow India Technology and Business CenterのシニアバイスプレジデントおよびマネージングディレクターであるSumeet Mathurは、Now Platform内の生成AIがテキストを高品質なコード提案に変換し、場合によっては完全なコードさえ生成すると説明しています。このコードはレビュー、編集、実装ができ、開発効率が向上します。
OpenAIのCodex大規模言語モデル（LLM）を使用して開発されたGitHubのCoPilotは、個人向けの月額10ドル、企業向けの月額19ドルからのサブスクリプションで提供されています。GitHubのプロダクトマネジメント担当者であるMario Rodriguezは、CoPilotが開発者のワークフローを変革し、Javaなどの人気言語で最大60％のコードを書くことができると強調しています。彼は、この数値が今後5年間で80％になる可能性があると信じています。
効率と効果的なツールとしてのテキスト・コード生成AIは、メンタルエネルギーの保存や手作業の繰り返し作業に起因するストレスの低減を助けることに加え、デヴィカという名前のものが証明する。デヴィカは、人間の指示を理解し、ソフトウェアコードを生成し、バグを修正することができる仮想アシスタントです。このオープンソースプロジェクトは、合衆国にてCognition Labsによって立ち上げられたデビンと競合することを目指しています。
テキスト・コード生成ツールの採用
生産性向上の約束は魅力的ですが、主要なIT企業によるこれらのツールの導入はまだ実験的な段階にあります。生成されたコードの正確さを確認し、悪意のあるコンテンツを除外することに注意が必要です。AIが革新するテキスト・コード生成ツールが提供する興奮する可能性にもかかわらず、インドの企業はまだスケールした採用の初期段階にあります。
開発者は、統合開発環境（IDEs）内のコード補完機能を重要視しています。テキストからコードへのツールは、スキルアップ、新しいプログラミング言語の学習、問題のトラブルシューティングにおいて効果的なツールとして企業で採用されています。これらのツールは、開発者がプログラミング環境内で作業を行う際に、コンテキストの切り替えが不要になります。
Gartnerによると、IT組織内の開発者の約65-75%がGitHub CoPilotなどのAIコードアシスタントをすでに利用しています。これらのツールはIDEプラグインとして機能し、開発者がツールと会話をしてその利点を最大限に引き出すことができます。GartnerのVPアナリストであるManjunath Bhatは、この機能が人気の「IntelliSense」機能に似ていると述べていますが、ツールとのシームレスなコミュニケーションを備えています。
Deloitte IndiaのパートナーであるPrashanth Kaddiは、IP保護やその他のセキュリティ対策の重要性を強調しています。一部のクライアントは技術的アーティファクトでAIの使用に関する開示を求めます。インド最大のソフトウェア輸出企業であるTCSは、GitHub CoPilot、AWS Code Whisperer、Google Duet AI、CodeLlama、StarCoderなど、コード生成向けの複数の製品を利用しています。これらのテキスト・コード生成AIモデルは生産性、スピード、コード品質の向上に活用できます。
InfosysのCTOであるMohammed Rafee Tarafdarは、汎用および専門コードアシスタントの組み合わせを活用し、テキストからコードを生成する未来に焦点を当てています。Infosysは、近代化、移行、レポート作成、リファクタリングなどの分野向けにファインチューニングアプローチを利用したアシスタントを開発しています。テキストからコードの生成は、コーディング、テスト、レポート作成、文書作成のタスクにおいて価値を証明しています。
影響と注意すべき点
インドは、米国外でChatGPTの2番目に大きな利用ベースです。プログラマーは、解決策を探すために無料のChatGPTツールを利用することが多く、コード生成に使用するプログラマーの割合が80％以上になっていることをShorthills AIの共同創設者であるParamdeep Singhが強調しています。これによって、Stack Overflowなどのコーディングに焦点を当てたサイトへのトラフィックが減少し、過去1年間で30-50％の減少が続いています。
ただし、AIが革新するテキスト・コード生成ツールを使用することは、テキストや画像や動画を生成するのと同じように簡単ではありません。適切にプロンプトされない場合、これらのツールは誤ったコードを生成する可能性があり、作業の複製やセキュリティの脆弱性につながる可能性があります。生成されたコードの正確性と安全性を確保するために、慎重に行動する必要があります。
結論として、AIが革新するテキスト・コード生成ツールは、生産性を高め、コーディングプロセスを効率化することで、ソフトウェア開発を革新する可能性を秘めています。これらのツールの採用が続く中、開発者や組織は、増加する効率性の利点と生成されたコードの正確性とセキュリティを保証する必要性をバランスよく考える必要があります。
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