AI技術の飛躍的な発展により、さまざまな業務がAIで代替できるようになりました。IT業界でも、業務効率化や省力化に役立つツールが多く開発されています。コーディング業務を省力化するため、AIツールを利用している方も多いのではないでしょうか。
現在、コーディングに最適化されたツールはいくつか開発されており、コード生成やレビューなど幅広い業務が代替できるようになっています。
本記事では、AIによるコーディングの概要やツールの選び方、主要なAIコーディングツールを解説します。本記事を参考に、自社に最適な利用方法やツールを見つけてみてください。
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AIによるコーディングとは？
AIによるコーディングとは、大規模言語モデルを活用してコーディングを支援することをいいます。
大規模言語モデル（LLM）とは、ユーザーの入力に対する応答を予測して出力するモデルです。大規模言語モデルは、ChatGPTやCopilotをはじめとした文章生成AIの基盤モデルとして注目されています。
詳細は後述しますが、AIによるコーディングを活用することで、コーディングの短時間化や低コスト化を実現できます。
AIを活用した開発に興味がある方は、AI駆動開発を解説した以下の記事を参考にしてください。
AIでコーディングをするメリット
AIによるコーディングを活用することで、以下の3つのメリットを受けられます。
- 開発スピードの向上
- 人材不足解消
- コスト削減
開発スピードの向上
AIコーディングを活用すれば、コード生成やデバッグなどの業務をシステムが自動で行ってくれます。システムは自動で素早くこれらの業務をこなしてくれるため、開発スピードを向上することが可能です。
具体的には、以下のような業務を自動化し、開発スピードの向上に寄与します。
- コードの生成
- バグの発見
- コードの補完
開発スピードが向上すれば、顧客に短期間で納品できるようになります。納期の短縮を図りたい方や、業務の自動化を図りたい方に向いています。
生成AIを使ってシステムを開発する手順や事例は、以下の記事で解説しています。生成AIを活用して開発を効率化する具体的な手順を知りたい方は、参考にしてください。
人材不足解消
AIコーディングを活用することで、業務の効率化や省力化が実現し、少ない人手で業務がこなせるようになります。これにより、新たに人を雇わずとも人材不足を解消することが可能です。
IT人材は今後、需要の増加に反して供給は減少し、2030年には最大79万人の不足が発生すると予測されています。このように、IT人材の不足はさらに深刻化すると考えられているため、AIコーディングは人材不足の解消の鍵といえます。
コスト削減
AIコーディングにより業務効率化や省力化が実現すれば、従来よりも少ない人員で業務をこなせるようになり、業務当たりの人件費を削減できます。
コスト削減が実現すれば、価格競争力の向上や新たな設備投資が計画できます。また、従業員の労働時間を短縮できるため、労働環境の改善にも有効です。
AIでコーディングするときの課題
AIによるコーディングを活用することで、業務効率化や省力化が図れますが、利用には以下のような課題もあります。
- 学習コスト
- セキュリティリスク
- 倫理問題
学習コスト
AIコーディングのモデルを構築するには、学習コストがかかります。例えば、ChatGPTのような大規模言語モデルを一から開発するには、数億円から数十億円もの費用が必要です。
実際にはモデルを構築することなく、オープンソースやAPIなどを活用してシステムを構築しますが、それでも多少のコストはかかります。AIコーディングの効果が、学習コストなどの開発費用を上回るかどうかを確かめてから導入しましょう。
セキュリティリスク
AIでコーディングするにはシステムを利用する必要があるため、セキュリティリスクが伴います。特に、クラウドサービスを利用する際はリスクが上がるため、注意が必要です。
PCセキュリティ会社のSOPHOS（ソフォス）の調査によると、クラウドサービスを利用している企業の7割が、過去一年の間にマルウェアなどの攻撃を受けていることがわかりました。こうした事実からもセキュリティ脅威への対策は必須といえるでしょう。
また、AIによるコードには、未知の脆弱性が含まれている場合があります。もちろん、人によるコーディングでも100%安全とは言い切れませんが、AIコーディングには予期せぬリスクがあることを覚えておきましょう。
倫理問題
AIは倫理的な問題を考慮できないことがあります。倫理的な問題を起こして企業のイメージを損ねないためにも、人による確認が重要です。
例えば、偏った学習データで学習したAIは不適切な回答を出力する傾向にあります。そのため、偏ったデータを学習したAIがコーディングをしたシステムは、倫理的に不適切な回答を出力する可能性が高くなるかもしれません。
例えば、人種や肌の色、性別などのファクターに優劣があると判断したAIを業務に活用すると、差別につながる可能性があります。
セキュリティリスクと同じく、完全に解決できる問題ではありませんが、システムを利用する前に十分な検証をするなどの対策が必要です。
AIコーディングツールの選び方
AIによるコーディングを最大限活用するには、自社に適した機能や性能を搭載したツールを選ぶことが重要です。ここでは、AIコーディングツールを選ぶ際に注目したいポイントを3つ解説します。
- 使用するプログラミング言語に対応しているか
- コーディング支援機能の種類
- 統合開発環境(IDE)との連携
使用するプログラミング言語に対応しているか
当然ですが、自社で使用しているプログラミング言語に対応していないツールを選ぶと、業務に活用できません。特に、マイナーな言語を使用している場合は注意が必要です。
また、現在は使用していなくても今後使用する可能性が高い言語があれば、あらかじめ対応の可否を確認しておきましょう。
コーディング支援機能の種類
AIコーディングツールには、さまざまな機能が搭載されています。しかし、企業によって必要な機能は異なるため、導入前には必要な機能が全て含まれているかを確認するようにしましょう。
例えば、コーディング支援機能には以下のようなものがあります。
- コードの生成
- コードの補完
- コードのレビュー
- コードの説明
- チャットでの問題解決
さまざまな機能を使いこなすことにより、想定よりも高い効率化を実現できるかもしれません。コーディングの効率を最大限高めるためにも、機能や参考事例は細かく確認してみてください。
統合開発環境(IDE)との連携
効率的なコーディングをするために、自社で利用している統合開発環境（IDE）との連携機能があるか確認しましょう。IDE内でコーディングができないと、外部でコーディングしなければならないため、効率が低下します。
効率化のためにAIコーディングツールを導入しても、業務が煩雑になれば効率が低下することもあります。ツール単体の機能や使いやすさに加えて、全体の利便性も考えると最大限の効率化を実現できるでしょう。
AIコーディングツールの種類
AIコーディングツールには、以下のような機能が搭載されています。
- コード補完
- コード生成
- コードレビュー
それぞれの機能でできることを解説します。
コード補完
コード補完とは、部分的なコードをもとに完全なコードを予測して提案する機能です。以下のように、書きかけのコードから続きのコードを提案します。
Microsoft社が提供するCopilotのコード補完機能。5行目途中からのグレーのコードが提案されている。
コード補完を利用すれば、定型的な入力作業を削減できるため、省力化や時間短縮が実現します。
コード生成
コード生成は、自然言語でコードの概要を入力することにより、一からコードを作成する機能です。自然言語の指示のみでコードを生成できるため、プログラミングの知識がなくてもコーディングが可能です。
手直しが必要な場合もありますが、骨子をすぐに作成できるため、大幅な省力化が図れます。また、手直しの指示も自然言語でできるため、直接コードに触れることなく修正できます。
コードレビュー
コードレビューは、完成したコードをレビューする機能です。コーダーが気がつかなかった問題の発見につなげられるため、コードの品質を高められます。具体的には、潜在的なバグの発見や修正、脆弱性の検知などが可能です。
コードレビューでは、以下のような項目が考慮されているかを確認します。
- コードは読みやすいか
- コードは再利用できるか
- ムダなコードはないか
- 容易に保守できるか
- エラーに対処できるか
これまでのチェックに加えて、AIによるコードレビューを実施すれば、簡単にコード品質を高めることができます。
主要なAIコーディングツールの紹介
ここでは、現在利用できる主要なAIコーディングツールを4つ紹介します。
- GitHub Copilot
- Tabnine
- AmazonQ
- DeepCode
GitHub Copilot
GitHub Copilotは、Microsoft社が提供するAIコーディングツールです。Microsoftは、Microsoft 365（旧Office 365）用のAIサービス「Copilot for Microsoft 365」も提供していますが、コーディングに特化したAIサービスとしてGitHub Copilotを提供しています。
GitHub Copilotでは、コード補完やコード生成、コードレビュー、自然言語によるヘルプなどが利用できます。
GitHub Copilotの料金プラン
| 規模 | 月額料金（ユーザー当たり） | |
| Copilot Individual | 個人 | 10ドル |
| Copilot Business | 小・中規模組織 | 19ドル |
| Copilot Enterprise | 企業 | 39ドル |
社内SEに聞いてみた！
■使用感
GitHub Copilotを初めて使用したときの印象はどうでしたか？
社内SE：Iさん開発が高速化されて便利な反面、使用する側はインプットする質と量を上げないといけないなと危機感を感じました（汗）
どのようなプロジェクトでGitHub Copilotを使用しましたか？
社内SE：Iさん最近ですと、エディタを使ってデモやモックの作成を行うときに使用しました。
■コード補完の精度
GitHub Copilotのコード補完の精度はどう感じましたか？
社内SE：Iさん一度記述している内容であれば、かなりの精度を誇っていると感じます。
特に役立ったシーンや具体例はありますか？
社内SE：Iさんフレームワークを使用してWebアプリケーションを作成する時に役立つと感じます。特に、定型分で記述する箇所で尚且つ、コピー＆ペーストするか記述するか悩むくらいの記述量の時に一番助かります。
■学習曲線
GitHub Copilotを使いこなすまでの学習曲線はどのようなものでしたか？
社内SE：IさんGitHub Copilotの使用自体は比較的すぐに使用可能だと感じますが、補完されたコードの理解には使用される方によって時間がかかる場合もあると感じます。
特に難しかった点やスムーズだった点は？
社内SE：Iさん特に難しかった点はありません。コーディングはGitHub Copilotのおかげで、とてもスムーズになりました。
■カスタマイズ
GitHub Copilotはどの程度カスタマイズ可能ですか？
社内SE：Iさん私自身は使用したことがないので詳しくは分かりませんが、提案された内容をピンポイントでカスタマイズできる機能があったと思います。Use a custom brushでしたっけ。
カスタマイズの具体例や便利だった点はありますか？
社内SE：Iさん使用したことがないので分かりません。期待したものと異なる場合は修正して使用するため、そのままで十分便利だと私は感じています。
■総評
GitHub Copilotの総合評価を教えてください。（5段階評価）
社内SE：Iさん★★★★☆
GitHub Copilotを他の開発者におすすめしますか？その理由は？
社内SE：Iさん特に定型文の記述を中心に効率が上がると感じています。またプログラミング初級者から中級者の方には、コード補完や提案を活かしてペアプログラミングのように使ってみるのもおすすめできると思います。
Tabnine
Tabnineは、2018年から運用されてきたAIコーディングツールです。基本的なコード補完は無料で利用できることもあり、多くの開発者が利用しています。GitHub CopilotとともにAIコード補完の2大巨頭と言われています。
有料版では、自然言語の指示によるコード生成やコードの目的の説明、プライベート環境への導入などができるようになります。利用を検討している方は、無料版で使用感を試してみるのもよいでしょう。
Tabnineの料金プラン
| 規模 | 月額料金（ユーザー当たり） | |
| Basic | 個人 | 無料 |
| Pro | 個人・小規模 | 12ドル |
| Enterprise | 企業 | 39ドル |
社内SEに聞いてみた！
■使用感
Tabnineを初めて使用したときの印象はどうでしたか？
社内SE：IさんGitHub Copilotを先に使っていましたが、心なしかこちらの方がレスポンスが速いと感じました。
どのようなプロジェクトでTabnineを使用しましたか？
社内SE：Iさん特に小さなプロジェクトやモックアップの作成時に使用したのですが、素早くコードを補完してくれるので便利でした。
■コード補完の精度
Tabnineのコード補完の精度はどう感じましたか？
社内SE：Iさんあまり複雑な実装をしていなかったので、一般的な記述に関しては十分使用できる精度で問題ないと感じています。ただしRailsのgem特有の記述に対してはやや精度が下がったと感じました。
特に役立ったシーンや具体例はありますか？
社内SE：Iさんシンプルでかつ短いスクリプトの記述が素早くできた印象があります。
■学習曲線
Tabnineを使いこなすまでの学習曲線はどのようなものでしたか？
社内SE：Iさん学習曲線は緩やかだと思います。ただし提案までが速い印象でしたので、スムーズに実装するためには意思決定を早くしないといけないかもしれません。
特に難しかった点やスムーズだった点は？
社内SE：Iさん特に難しかったことはありません。
■カスタマイズ
Tabnineはどの程度カスタマイズ可能ですか？
社内SE：Iさん私はデフォルト設定で十分満足していますが、特定のプロジェクトやコーディングスタイルに応じて補完の精度を調整できる機能があるそうです。
カスタマイズの具体例や便利だった点はありますか？
社内SE：Iさん使用したことがないので分かりません。
■総評
Tabnineの総合評価を教えてください。（5段階評価）
社内SE：Iさん★★★★☆
Tabnineを他の開発者におすすめしますか？その理由は？
社内SE：Iさんシンプルな記述が必要な場面では速く記述できそうなのでTabNineをおすすめできると思います。フレームワークを使用して開発をされる場合は補完の精度でCopilotに軍配が上がるかもしれません。
AmazonQ
Amazon QはAmazonが提供するAIアシスタントサービスであり、Amazon Q Developerは、開発者向けの機能が利用できるサービスです。
具体的には、以下のようなことができます。
- コーディングのアシスト
- 前回までの会話の考慮
- コード改善とアドバイス
- コード補完
Amazon Q Developerを利用することで、効率的なコーディングが可能になります。例えば、アシストやコード補完を活用しながらコーディングすれば、最低限の作業量でコードが完成します。
また、AIコーディングでは、コードの改善やデバッグの効率化も可能です。特に、人によるバグの発見には時間がかかりますが、AIを活用すれば短時間で見つけられる可能性が高まります。
Amazon Q Developerはユーザー当たり月額19ドルで利用できます。しかし、Amazon Qには無料利用枠があり、回数の制限はありますが高度な機能も無料で利用可能です。
無料で利用できる範囲はAmazon Q Developerの料金ページで確認できます。気になる方は確認してみてください。
DeepCode
DeepCodeは、snykが提供するAIコーディングツールです。セキュリティに特化したAIを搭載しており、脆弱性の検出や修正などを目的に構築されています。
セキュリティに特化した複数のAIモデルが搭載されており、単一のモデルでは補えないセキュリティリスクも防止できます。
DeepCodeの料金プラン
| 規模 | 月額料金（ユーザー当たり） | |
| 無料 | 個人 | 無料 |
| チーム | 5～10名程度のチーム | 25ドル |
| エンタープライズ | 企業 | 要問合せ |
AIコーディングツール導入の際に考慮すべきポイント
以下の4点に注意することで、自社に適したAIコーディングツールを導入できるようになります。
- 開発規模
- プログラミング言語
- 予算
- チームメンバーのスキルレベル
開発規模
開発規模によって導入すべきツールやプランは大きく異なります。開発規模や要件から、どのような機能が必要かを初めに確認することが重要です。
必要な機能が決まれば、プランやツールがおのずと決まります。適切なプランを選ぶためにも、開発規模は事前に確認しておきましょう。
プログラミング言語
導入予定のAIコーディングツールが、自社で取り扱っているプログラミング言語に対応しているかを確認しましょう。当然ですが、対応していない場合はAIによるコーディングはできません。
また、将来的に扱うプログラミング言語が増える予定の場合は、扱う可能性の高い言語の対応の可否も判断材料にしましょう。自社の展望も考えながら、長く使い続けられるツールを選択することで、将来かかる負担を軽減できます。
予算
予算を無理に抑えようとすると、必要な機能や性能が得られず、導入の効率が下がる可能性があります。料金が高くなったとしても、そのコストを上回る効率化や省力化が実現すれば、予算を増やしたほうがよいケースもあります。
可能な限り予算内に収める努力は必要ですが、予算が少なすぎると必要な機能が得られないことにも注意が必要です。
チームメンバーのスキルレベル
高性能なツールを導入しても、使いこなせなければオーバースペックとなり、性能を上げた分のコストがムダになります。ユーザーのスキルレベルに合わせて必要な機能を選定し、適したツールを選択しましょう。
プランが一つ変わるだけで料金が大きく異なる場合もあるため、コストをムダにしないためにも必要な機能の見極めは重要です。無料トライアルがあるAIコーディングツールは、無料範囲内で使用感を試してみるのもよいでしょう。
まとめ
AIによるコーディングを活用することで、コード生成やコードレビューにおける業務効率化や省力化が可能です。導入した企業は人材不足やコスト削減などの恩恵が受けられ、顧客にも短納期・低コストでシステムを提供できるようになります。
しかし、AIコーディングツールは数多くあるうえ、企業によって適したツールは異なります。「AIコーディングツール導入の際に考慮すべきポイント」でも紹介しましたが、開発規模やプログラミング言語、予算などを考慮して、自社に最適なツールを導入してみてください。
