シリコンバレーの新興企業からテクノロジー大手まで、人工知能 (AI) はコンピューター プログラミングの技術を急速に変革しています。AI は、アイデアをブレインストーミングし、コードを記述して改良し、厄介なバグを修正するための強力な新しいツールキットを開発者に提供します。これらはすべて、AI 搭載アシスタントの助けを借りて行われます。
たとえば、AI コーディングの動きは、現在 Microsoft が所有する GitHub によって後押しされています。GitHub はコーディングを効率化する AI ツールを立ち上げ、技術革新を促進する可能性があります。Copilot Workspace は、プラットフォームの AI アシスタントを統合した新しい環境を開発者に提供します。この統合により、開発者は、ブレインストーミング、計画、構築、テスト、自然言語を使用したコード実行など、さまざまなコーディング タスクに AI を使用できます。
「簡単に言えば、ジェネレーティブ AI はあなたに代わってコードを書くことができます」と、サプライチェーン AI 企業 Oii.ai の CEO であるボブ・ロジャーズ氏は PYMNTS に語った。「プログラミングは言語であり、ジェネレーティブ AI は英語からスペイン語、Python や JavaScript への切り替えをまったく気にせず、そのすべてに堪能です。多くの場合、アプリケーションに何をさせたいかを明確に表現すれば、GenAI はそれを実行するコードを書き、一発で動作します。」
GitHub Copilot Workspace のような AI を活用したツールは、AI がプログラミングの世界をどのように変革しているかを示す一例にすぎません。業界全体で、開発者はワークフローを合理化し、生産性を高めるために AI を活用しています。
たとえば、数十億行の公開コードでトレーニングされた AI システムである OpenAI の Codex は、自然言語の記述に基づいてコード スニペットや関数全体を生成できます。このテクノロジは GitHub Copilot の基盤となっており、シンプルな Web ページから複雑な機械学習モデルまで、さまざまなアプリケーションが作成されています。
同様に、Google の TabNine は機械学習を使用してインテリジェントなコード補完を提供し、開発者がより速く、より少ないエラーでコードを書くことを支援します。このツールは開発者のコーディング スタイルを学習し、コードのコンテキストに基づいて補完を提案するため、クリーンで効率的なコードを求める際の強力な味方となります。
観測者らは、これらのツールが進化し、より洗練されるにつれて、その影響は大きくなるだろうと述べている。反復的なタスクを自動化し、エラーを早期に検出し、最適化を提案することで、AI は開発者がよりスマートかつ迅速に作業できるように支援している。
この効率性の向上は、さまざまな業界の企業に広範囲にわたる影響を及ぼします。AI を活用したツールにより、開発者はより少ないリソースでより速くソフトウェアやアプリケーションを作成できるようになり、企業のイノベーション サイクルが加速し、新しい製品やサービスをより早く市場に投入できるようになります。
「ランディングページの構築、基本的なウェブサイトのデザイン、レポート生成などの単純なタスクはすべてAIで実行できるため、プログラマーは退屈でないより複雑なタスクに集中できる時間を確保できます」とロジャーズ氏は語った。
「生成型AIはスキルを強化し、人々がコードを学ぶのを手助けすることができますが、まだプログラマーを直接置き換えることはできないことを覚えておくことが重要です。誰かがシステムを設計する必要があるのです。」
AI を使用すると、開発者はプロトタイプを素早く作成し、コード内のバグを特定できると、サンフランシスコを拠点とするデータ セキュリティおよびプライバシー コンプライアンス ソリューションのプロバイダーである Zendata の CEO、Narayana Pappu 氏は PYMNTS に語った。「とはいえ、これはかなり新しい技術なので、生成されたコードを検証するために人間を関与させることが重要であり、セキュリティ バグや問題が早期に特定されるように適切なテストと管理が必要です」と同氏は付け加えた。
ロジャーズ氏は、最近コーディングで AI が役に立っていると語った。最近、彼は野生生物保護生物学者である息子と一緒に 2 時間待合室に座っていた。
「息子は私に、採取した水サンプルに含まれる動物プランクトンの種類と個体数を推定するのに AI が役立つかと尋ねました」と彼は付け加えました。「私は、GPT Coding Copilot に最新のコンピューター ビジョン ライブラリの設定を依頼することを提案しました。また、インターネットからトレーニング用画像を収集する支援も依頼しました。すると、なんと、生成 AI から実用的なコードを入手し、それをコラボレートして、2 時間足らずで実用的な分類およびカウント システムを構築できました。息子にとっては驚きでしたが、私にとっても楽しい結果でした。」
さらに専門家は、AI支援コーディングツールはソフトウェア開発への参入障壁を下げることでイノベーションを民主化し、中小企業や個人の開発者でも大企業に匹敵する高度なアプリケーションを作成できるようにする可能性があると述べている。
AIコーディングは商取引にも影響を与える可能性がある。ロジャーズ氏は、国際商取引における最大の課題の1つは、製品が場所から場所へと移動する際に、通関書類や出荷書類の処理と追跡を行うことだと指摘した。
「こうした文書は電子化されることがほとんどありません」と同氏は付け加えた。「プログラミングにおける生成 AI は、この状況を 2 つの点で変えるでしょう。まず、物理文書用の AI 搭載リーダーやコンバーターを顧客向けに作成することがはるかに簡単になります。電話で文書の写真を撮れば、自動的に変換され、記録されます。次に、AI 搭載のインフラストラクチャの改善により、多くの市場で真の電子転送プロセスの採用が促進されます。」
技術コンサルタントのジョン・バンベネック氏はPYMNTSに対し、AIプログラミングは「アウトソーシングに似た急増をもたらす可能性が高い。つまり、消費者が選別しなければならない、品質は低いが安価な新製品や新サービスが大量に発生することになる」と語った。
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