AI コードの生成

ソフトウェア開発ライフサイクル全体で AI の力を活用しましょう。コーディングの速度と品質を向上させながら、コード環境を最適化して最大限のメリットを得ましょう。
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AI コード生成とは

AI コード生成は、コードを自動的に記述して完成させる人工知能技術です。自然言語を使用して、特定の機能や機能に関するリクエストを行うことができ、必要なコードが AI によって生成されます。AI コーディングツールは既存のコードベースと統合し、バグ修正、脆弱性スキャン、コード最適化などの他の開発タスクを自動化します。AI コード生成は開発者の生産性を高め、ソフトウェアの開発プロセスを合理化します。

オフィスで働く男性の画像

AI コード生成のメリット

AI コード生成ツールは開発者の代わりにはなりません。そうではなく、ソフトウェア開発の面倒な側面を処理しながら、開発チームが創造的で影響力の高いタスクに集中できるように支援します。

AI コード生成は、反復作業を自動化し、開発者が問題解決とアーキテクチャに集中できるようにすることで、ソフトウェア開発に革命をもたらしています。コーディングスタイルを維持しながら、スピードと精度を向上させます。

このテクノロジーは、テストの作成、設定の構成、データモデルの作成など、時間のかかる作業を支援します。また、コードへのコメント付けやわかりやすい命名などのベストプラクティスにも役立ちます。AI サポートは、デバッグステートメントの記述や削除などのルーチンタスクを処理することでデバッグを簡素化します。

これらのアクティビティに関連する認知的負荷を軽減することで、AI によって開発者はより集中した状態でより長くコーディングできるようになります。これにより、生産性が向上し、開発プロセスが合理化されます。チームは複雑なプロジェクトにより効率的に取り組むことができ、ありふれたコーディング作業ではなく、革新的なソリューションにより多くのエネルギーを注ぐことができます。

開発者は、ドキュメントの検索、サンプルコードスニペットの検索、コマンドラインでのテストの実行など、コード開発プロセスでコンテキストを繰り返し切り替えます。また、複雑なコーディング構造や構文の詳細について考え、抽象的なアイデアをコードで表現する方法を計画する必要もあります。

AI コード生成ツールを使用すると、すべてを 1 か所から実行できます。AI と自然言語で会話し、必要に応じてオンラインまたはサードパーティのドキュメントで関連情報を検索するように指示することができます。詳細を記憶する責任を AI コードジェネレーターに委ねる一方で、より高度な思考と戦略計画に集中できます。

AI 搭載のコードアシスタントは、コードベースとその課題を把握しているため、すべての問題を繰り返し説明する必要はありません。信頼できるコーディング環境を離れることなく、すぐに回答を得たり、追加の質問をしたりできます。

AI コーディングツールは、業界のベストプラクティスに基づいてリアルタイムでコードの提案を行います。セキュリティの脆弱性を特定し、設計の改善を提案するのに役立ちます。また、コードブロックを自動的にリファクタリングして、保守性を高め、パフォーマンスを向上させることもできます。また、このツールは、より重大な問題を引き起こしたり、バグ修正の解決に時間を浪費したりする可能性のある一般的なコーディングミスを防ぎます。よりクリーンで、エラーがなく、より読みやすいコードを作成できます。

AI コード生成により、新しい開発者のコード開発が容易になります。コンテキストに応じたガイダンスとコード例が提供されるため、新しいプログラミング言語の習得がスムーズになります。また、新しいプロジェクトへのオンボーディングの際には、追加のサポートも受けられます。

たとえば、このツールを使用すると次のことが可能です。

  • 新しいプログラマーの自然言語入力に基づいてコードを生成します。
  • コードの説明を提供することで、彼らがすばやく学習し、新しいプロジェクトに貢献できるようになります。
  • 複雑なコーディングタスクを完了するためのステップバイステップの手順を提供してください。
  • 既存のコードを見直し、改善のための提案を行います。

AI コードツールは、技術者以外のチームメンバーがコーディングプロセスへの貢献度を高めるのにも役立ちます。ビジネスユーザーは、アプリケーションの機能を最もよく理解しています。彼らはツールの新機能や問題を説明し、AI が生成したコードを使って開発者に要件を説明することができます。技術チームと非技術チームの間のギャップを埋め、ソフトウェア開発を合理化します。

コードを書くことはソフトウェア開発の一つの側面に過ぎません。コードは、必要な構成、ライブラリ、その他の依存関係を含む正しい環境で実行する必要があります。開発者は多くの場合、複数のビルド、テスト、および本番環境を維持し、新規開発からコードの統合とデプロイまでのパイプラインを管理する必要があります。高度な AI コード生成ツールは、ソースコード生成にとどまらず、ソフトウェア開発ライフサイクルのあらゆる面での効率性を高めます。

AI コード生成の仕組み

AI コード生成は、AI とのペアプログラミングと考えることができます。AI コーディングツールとは、IDE やコーディング環境内に統合され、コードベース内の情報を探して改善を提案したり、共同でコードを作成したりするペアプログラマーがいつもそばにいるようなものです。これにより、開発がより効率的かつインタラクティブなものになります。次のようなタスクに役立ちます。

コードの生成

AI ツールは、自然言語記述を使用してさまざまなプログラミング言語でコードを生成できます。必要な機能を自然言語のテキストで説明できます。AI はユーザーの説明を「理解」し、確立されたプログラミングパターンとベストプラクティスに従って、コンテキストに関連するコードを生成します。生成されたコードはすべて強調表示されます。コードをそのまま使用するか、変更を加えて使用するか、まったく使用しないかはユーザー次第です。

シェイプとシャドウ

コード補完

AI コードジェネレーターは AI コード補完ツールでもあります。コンテキストに基づいて次に可能性の高いコードスニペットを予測することで、入力時にコードスニペットを提案できます。この機能を動作させるには、ツールをコードリポジトリに接続する必要があります。コードジェネレーターの機械学習と深層学習テクノロジーは、コード生成機能とともに予測をサポートします。

ブロック

コードモダナイゼーション

コードモダナイゼーションとは、既存のコードベースをレガシーフレームワークや古いバージョンから最新バージョンにアップグレードすることです。モダナイゼーションタスクでは、開発者は新しいバージョンでサポートされていないコーディングコンストラクトを見つけて削除する必要があります。ほとんどのレガシーコードベースは機能的で使用可能ですが、レガシーコンストラクトのごく一部がシステム全体に影響を与えます。AI コード生成ツールを使用すると、削除が必要なコードをすばやく見つけて強調表示できます。また、変数名やその他のリファレンスに影響を与えることなく、最新の同等のものを生成することもできます。これにより、コードの再利用を最大化しながら、モダナイゼーションプロジェクトをスピードアップできます。

形作る

コード翻訳

ユースケースによっては、新しいツールとの互換性や効率向上のために、コードベースを他のプログラミング言語に翻訳する必要があります。コード文をある言語から別の言語に置き換えるだけでなく、コード変換では、開発者がコードベースをリファクタリングして、ターゲット言語の利点を最大化する必要があります。新しいプログラミング言語では、特定のコード設計が変更されたり、不要になったりする可能性があります。

AI コード生成ツールを使用すると、コード変換に伴う複雑さが軽減されます。古い言語の関数を読むことで、新しい言語で最適なコードを自動的に生成できます。また、AI 翻訳プロセスをガイドする自然言語プロンプトを提供することで、設計を改善することもできます。

メッシュ

コードレビュー

AI コードツールは、既存のコードレビューと評価に基づいてコードを生成することもできます。このツールは、コードをスキャンして、セキュリティの脆弱性、バグ、一般的なコーディングエラーがないかを調べます。次に、必要に応じてそれらの問題を修正または解決するコードを生成します。自動レビューとコード改善により、コードの品質を維持しながら開発者の時間を節約できます。

波

エンタープライズ向け AI コーディングツールに求められる機能

組織に AI コード生成ソフトウェアを導入する際は、次の点を考慮してください。
すべてのコード生成ツールに上記の機能があるわけではありません。コードを生成するものの、コード変換やモダナイゼーションを行わないものもあります。コード生成だけでなく、インフラストラクチャー管理、コードのデプロイ、本番環境のタスクにも対応するツールもあります。必要な機能を備えた AI コーディングツールを探してください。
AI コードジェネレーターは、既存の開発者ツールやコードインフラストラクチャと統合する必要があります。たとえば、AWS クラウドに複数のアプリケーションがある場合、コードツールがユースケースに最適な AWS サービスを認識し、それに関連する提案を行うようにする必要があります。開発者が頻繁に使用し操作する IDE やその他のテクノロジーと統合して動作させる必要があります。
エンタープライズグレードのアプリケーションでは、コードにアクセスするユーザーとその使用方法に関するエンドツーエンドのセキュリティが必要です。AI コードジェネレーターは、すべての規制要件とコンプライアンス要件を満たすために、エンタープライズレベルのアクセス制御、暗号化、およびその他のセキュリティ機能を備えている必要があります。
ツールには柔軟な価格設定オプションが用意されている必要があります。そうすれば、すべてのチームメンバーに大規模に導入することが現実的になります。毎月の固定支出を避けるため、使用量に基づいて課金する必要があります。小規模なソフトウェア開発プロジェクトには、無料で低コストのオプションが必須です。