AIコード生成ソフトウェアとは

生成人工知能（AI）ソリューションを使用してコンピューター・コードを生成すると、ソフトウェア開発プロセスが効率化され、あらゆるスキル・レベルの開発者がコードを容易に記述できるようになります。ユーザーがコードの動作を説明するテキスト・プロンプトを入力すると、生成AIコード開発ツールによってコードが自動的に作成されます。また、レガシー・コードを最新化し、コードをあるプログラミング言語から別のプログラミング言語に変換することもできます。

これらのソリューションは、開発者ツールキットに 人工知能 を組み込むことで、ユーザーの入力に基づいて高品質のコード推奨事項を生成できます。自動生成されたコードの推奨事項は、直接的な回答を提供し、日常的なコーディング・タスクを処理し、コンテキストを切り替える必要性を減らし、精神的エネルギーを節約することにより、開発者の生産性を向上させ、ワークフローを最適化します。また、コーディングのエラーや潜在的なセキュリティー脆弱性を特定するのにも役立ちます。

コーディング用の生成 AI は、LLM と自然言語処理(NLP) における最近の進歩により可能になりました。これは、ディープラーニング・アルゴリズムと、既存の多様なソースコードの膨大なデータセットでトレーニングされた大規模なニューラル・ネットワークを使用します。トレーニングコードは通常、オープンソース・プロジェクトによって作成された公開コードから取得されます。

プログラマーは、コードに実行させたい内容を説明するプレーンテキストのプロンプトを入力します。生成AIツールは、コード・スニペットまたは全機能を提案し、反復的なタスクを処理して手動コーディングを減らすことでコーディング・プロセスを合理化します。生成AIはコードをある言語から別の言語に翻訳することもでき、COBOLをJavaに変換してレガシー・アプリケーションを更新するなど、コード変換や最新化プロジェクトを合理化します。

生成AIおよびLLMテクノロジーによって生成されたコードはより正確になっても、依然として欠陥が含まれる可能性があるため、人がレビュー、編集、改良する必要があります。一部のコード生成AIツールは、これを支援する単体テストを自動的に作成します。

AI コード生成ソフトウェアの使用は一般に簡単で、多くのプログラミング言語とフレームワークで利用でき、開発者と開発者以外の両者が利用できます。

AIコード生成ソフトウェア・ツールを使用することには、主に3つの利点があります。

1. 開発者がより速くコードを生成できるようにすることで時間を節約し、コード行を手動で記述する作業を減らし、開発者がより価値の高い作業に集中できるようにします。
   
   
2. 生成AIは、コンピューター・コードを迅速かつ効率的にテストおよびデバッグできます。
   
   
3. コードに生成AI を使用すると、開発者以外の人でもコード開発を行えるようになります。

生成AI、ローコード、ノーコードはいずれも、コードを迅速に生成する方法を提供するものです。ただし、ローコード・ツールとノーコード・ツールは、事前に構築されたテンプレートとコンポーネントのライブラリーを利用します。このツールを使用すると、コーディング・スキルのない人でも、実際のコードはバックグラウンドに隠されたまま、ビジュアル・インターフェースやドラッグ・アンド・ドロップなどの直感的なコントロールを使用して、アプリケーションを迅速かつ効率的に作成、変更できます。

一方、コード・ソフトウェア用の生成AIの場合、コンポーネントのテンプレートやMLライブラリは使用しません。このソフトウェアは、開発者の平易な言語プロンプトを読み取り、望ましい結果を生み出すコード・スニペットを最初から提案します。

ローコード・ツールとノーコード・ツールは一般に、開発者以外の人やビジネス・ユーザーを対象にしていますが、プロの開発者も他のユーザーもAIコード生成ソフトウェアを利用できます。

• IBM watsonx Code Assistant：IBM watsonx Code Assistantを使用すると、開発者は経験レベルに関係なく、AIが生成した推奨事項を使用してコードを記述できます。開発者は平易な言語でリクエストを作成したり、既存のソース・コードを使用して対象ユースケースに合わせたコードを生成したりできます。すぐに使用できるwatsonx Code Assistantは、特定のプログラミング言語に基づいて事前学習済みのモデルを提供し、信頼性と効率性を確保した正確なコード生成を実現します。
  
  
• Github Copilot：Github Copilotは、事前トレーニングされたAIモデルおよびコード補完ツールで、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScriptなど、さまざまな言語でコードを作成し、HTMLとCSSで動作します。機械学習を使用してコンテキストに基づいてコードを提案し、コードの脆弱性を分析し、Visual Studio Code、Visual Studio、Neovim、JetBrainsなどの統合開発環境（IDE）の拡張機能として利用できます。GitHub Copilotは、GitHubリポジトリから公開されているコードを使用し、GPT-3に基づくOpenAI Codexを利用しています。
  
  
• TabNine：TabNineはAIコード・アシスタントで、作業中のコードベースから学習し、リアルタイムのコード補完、チャット、コード生成を提供します。これには、コードのフォーマット、言語検出、ドキュメントが含まれます。TabNineは、Java、Python、JavaScript、SQL、その他の一般的な言語をサポートしており、VSCode、IntelliJ、PyCharmなどのコード・エディターに統合されています。
  
  
• その他の生成AI コーディング・ツール：その他の生成AI アプリケーションには、Ask Codi、CodeT5、WPCode、Codeium、CodePal、およびmutable.aiがあります。

OpenAIのChatGPTやGoogle BARDなどの汎用の生成AIアプリケーションも、テキスト・プロンプトに基づいてコードを生成します。ChatGPT、Bard、その他の 会話型AI アプリケーションは、開発者独自の環境で直接動作する統合プラグインではなく、独立したツールです。

前述のように、IBM watsonx Code Assistantは生成AIを使用して自然言語のインプットまたは既存のソースコードに基づいてAIが推奨するコードを使用して開発者の生産性を向上させます。watsonx Code Assistantを使用すると、ユーザーは認知切り替えの負担を軽減し、コーディングの複雑さを軽減できるため、開発チームはミッションクリティカルな作業に集中できます。

ターゲットを絞ったユースケース向けに構築されたwatsonx Code Assistantは、特定のプログラミング言語に基づいて事前にトレーニングされ、キュレーションされたモデルを提供し、正確なコード生成の信頼性と効率性を確保します。このソリューションを使用すると、独自のトレーニング・データ、標準、ベスト・プラクティスを使用して基礎となる基盤モデルをカスタマイズし、生成されたコードの出所を可視化しながら、カスタマイズされた結果を達成できます。