生成AIプログラミング事始め

はじめに

生成AIが注目され始めてから大分時間が立ちましたが、私の周りでも生成AIの活用が活発になり、いよいよ本格的に取り組まないといけないなと危機感を覚えています。

今はまだ、IDE上でGitHub Copilotを使うくらいしか活用できていないので、そもそも生成AIプログラミングとはなんぞや、というところから学んでいきたいと思います。

生成AIプログラミング

まず初めに、生成AIプログラミングの概要とメリット、注意点について書いていきます。

生成AIプログラミングとは

生成AIプログラミングとは、AIを活用してコードを自動生成する手法や技術を指します。

開発者はAIに対して、自然言語（我々が普段やり取りするようなメッセージ）で指示（プロンプト）を与え、AIにコードを生成してもらいます。

生成AIプログラミングのメリット

生成AIプログラミングを導入することのメリットとしてまず挙げられるのが、大幅な生産性の向上です。

生成AIが処理するのに適した内容であれば、指示を与えてから数秒から数十秒程度で実装が完了します。適した内容というのはたとえば、よくある処理（Get系のAPIとか）やunit testなどが思い浮かびます。

その他のメリットとしては、コードの品質の向上、統一などが期待できます。

生成AIプログラミングの流れ

生成AIプログラミングにおける実装の流れの一例は以下のとおりです。

1. 規約や学習のためのデータを読み込ませる
2. 生成AIに対してプロンプトを与える
3. 出力された結果（コード）を確認し、修正指示を出す
4. 2を何度か繰り返したり、必要に応じて手動で書き直す
5. 学習データを整備して、AIの精度を高める

生成AIプログラミングにおける注意点

生成AIプログラミングにおける注意点としては、まず、ハルシネーションが挙げられます。

これは、AIが誤った成果をアウトプットしてしまう現象のことで、コードに限らずAIが生成するあらゆる成果物に対して起こり得る問題です。

そのため、生成されたコードが正しいかの確認（ファクトチェック）が欠かせません。

また、生成させる内容によっては、指示を何度も与えても期待する結果が得られない場合があります。

生成AIプログラミングのためのツール

ここでは、生成AIプログラミングを行うためのツールをいくつか紹介します。

GitHub Copilot

GitHub Copilotは、GitHubが提供しているツールで、すでに多くの方が活用されていると思います。

開発者が入力を行うとSuggestionが行われ、行単位やある程度のコードブロックを瞬時に生成することができます。

Copliotの効果的な活用のためのTipsは様々あり、関連するファイルを開いていたり、適切なコメントをいれることで精度をたかめることができます。

その他にも、Copilot Chatで質問できたり、スラッシュコマンドを実行できたりするようです。

Amazon Q Developer

Amazon Q Developerは、コードの自動生成やレビュー、AWSサービスの最適化やサポートや問い合わせ、運用上のインシデントの調査、ワークロードの変換など、コードの生成のみならずAWSのサービスに関する様々な機能を提供しているようです。

VS Codeのプラグインの他に、MacやLinux向けのコマンドラインツールも提供しています。

Cursor

Cursorは、VS Codeベースに作られたAI機能を搭載したコードエディタです。

VS Codeの機能の他に、AIによるコード補完やチャットによるAIへの質問、指示といった機能があります。

Cursor自体がAIモデル（LLM）を搭載しているわけではなく、外部のLLMと連携する仕組みを持っているので、様々なAIモデルと連携することができます。

Cline

Clineは、VS Codeの拡張機能として提供されているオープンソースのAIエージェントです。

コードの自動生成の他に、ターミナルを操作して依存パッケージをインストールしたり、エラーが出た際にログ解析を行い、修正案を提案、実行することまでやってくれます。

こちらも、様々なLLMを選択することができます。

Claude Code

Claude Codeは、ターミナル上で動作するエージェント型のコーディングツールです。

コード生成に加えて、ファイルの編集、テストの実行、Gitの操作などを自然言語で指示できます。

他にも、ターミナル上で動作するのでスクリプト化できたり、APIの提供やAWS、GCPなどでホストすることもできます。

Devin

Devinは、自立型AIソフトウェアエンジニアとのことで、コーディングのサポートのみならず、実装からバグの修正まで開発プロセス全体をエンドツーエンドで自律的に処理する能力をもっており、既存のAIエージェントとは一線を画す存在のようです。

SlackやGitHubなどと連携したうえで、自然言語での指示に基づき、コードの設計、実装、デバッグ、テストなどに加え、Web上の情報を検索して情報収集を行い、ソフトウェア開発タスクを自律的に遂行します。

費用は月額$500となかなかに高額ですが、それだけの価値はあるようです。

さいごに

生成AIプログラミングについてざっくりとさわり、ツールについてもいくつか紹介しました。

普段使っているCoplitですらまだまだ使いこなせていないなと感じているので、まずはここからもっと活用できるようにしていき、Clineなどや、いずれはDevinについても実際に使ってみたいと思います。

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