AIコード・リファクタリングとは

AIコード・リファクタリングは、コードをリファクタリングするプロセスを自動化するために人工知能を採用しています。機械学習と自然言語処理（NLP）技術を使用して、外部の動作や機能を損なわずにソフトウェアコードの内部構造を変更します。

コード・リファクタリングはソフトウェア開発プロセスの不可欠な部分であり、性能を最適化し、読みやすさと保守性の向上につながるコードの改善を通じて技術的負債を減らします。AIの助けを借りて、リファクタリングをより効率的にすることができます。

AIコード・リファクタリングは大規模言語モデル（LLM）に依存しています。これらのLLMは、さまざまなプログラミング言語でコード構造を学び、膨大なコードベースでトレーニングを受けています。コードLLMは、その後、コード生成、デバッグ、レガシーコードのモダナイズ、コード・リファクタリングなどのユースケースに合わせて微調整できます

多くのAIツールは、コードをリファクタリングするために、これらの概念の1つまたは組み合わせを実装しています。

• 語彙パターンマッチング

• 抽象構文ツリー

• ロスレス・セマンティック・ツリー

• 強化学習

AIモデルは、ソフトウェアコードをトークンの列として扱い、字句のパターンマッチングを適用して、複雑な条件分岐、重複する関数、モノリシックなモジュール、長すぎるメソッド、不明瞭な変数名など、一般的な非効率性や典型的な「コード臭」を「嗅ぎ分ける」可能性があります。これらの認識されたパターンに基づいて、モデルはリアルタイムのリファクタリング変換を推奨します。例えば、extract function が巨大な関数をより小さなスニペットに分割し、move method でメソッドをサブクラスからスーパークラスに再配置して、再利用性とコードの重複を減らす。また、rename variable では、より説明的な変数名を使用できます。

一部のAI搭載コード・リファクタリング・システムでは、ソース・コードを、構造と構文の観点からコード階層を捉える抽象的な構文ツリー（AST）として表現することを選択する場合があります。これらのシステムは、既存のコードを解析してASTにし、ASTをシーケンシャルデータまたは構造データに前処理し、そのデータをニューラル・ネットワークが処理できるベクトル埋め込みにエンコードします。¹

モデルはその後、ASTを操作し、新しいコード状態をもたらすリファクタリング変換を適用します。この新しいコード状態は、正しくコンパイルおよび実行され、期待される動作を維持し、コードベース全体の論理構造を維持する必要があります。

他のAIコーディング・アシスタントは、ロスレス・セマンティック・ツリー（LST）を使用します。LSTはスタイルフォーマットを保持し、各コード要素のタイプ情報を含みます。²このような型属性により、構文を超えて意味を捉える、より安全なセマンティックコード検索が可能になり、さらに依存関係のアップグレードやフレームワークの移行もより安全になります。³

強化学習アルゴリズムは、最大の報酬を得られるアクションを実行するように機械学習モデルをトレーニングします。コード・リファクタリングの場合、モデルは、実行時間の短縮、単体テストと統合テストの合格数の増加、テスト・カバレッジの増加などのメトリクスを通じて、どのリファクタリング変換がより良い結果につながるかを学習します。モデルは開発者からのフィードバックも考慮し、ソフトウェア開発者がコードのリファクタリング提案をいつ承認するか、拒否するかを学習します。

AIをコード・リファクタリングに活用するソフトウェア・エンジニアリング・チームは、次のようなメリットを得ることができます。

• コード品質の向上

• 開発者の生産性向上

• 拡張性

• よりスピーディー

手動によるリファクタリングはエラーが発生しやすく、新しいバグが発生したり、既存のバグが再び発生したりする可能性があります。AIを採用すると、この可能性が減り、コードのリファクタリング・プロセス中に発生するバグが減り、コーディング基準に関する一貫性が確立されます。一部のAI駆動型リファクタリング・システムは、CI/CDパイプラインと統合する機能さえ提供しており、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じてコード品質を維持するのに役立っています。

AI は開発者に代わって日常的かつ反復的なリファクタリングを行うことができます。そのため、開発者はより複雑なコードのリファクタリングに取り組むことができます。また、多くの AI ツールは、ソフトウェア開発ワークフローを中断しないように、ほとんどの統合開発環境（IDE）とシームレスにリンクされています。

コードのリファクタリングは、特に大規模なコードベースの場合、困難な場合があります。AI主導のリファクタリングは、大規模に変更を実装するタスクを課したAIエージェントを通じてプロセスを効率化するのに役立ちます。

手動でのリファクタリングは、特に複雑な依存関係を持つプロジェクトの場合、数時間かかることがあります。AIシステムは、リファクタリング、コードの分析、提案の生成を数秒で加速し、開発者による貴重な時間を節約できます。

AIは強力なテクノロジーですが、課題がないわけではありません。コードのリファクタリングにAIを使用する際に、企業が考慮すべきことは以下のとおりです。

• 小さく始める

• 検証とテスト

• ヒューマン・タッチは依然として重要

ソフトウェア・エンジニアリング・チームは、デッドコードの削除やフォーマットの修正などの小さな変更にAIを使い始めることができます。この限定された範囲により、開発者はコードの制御を維持しながら、AIリファクタリング・ツールを試すことができます。

ある調査によると、エージェント型AIは、名前変更や型変更などの低水準の一貫性重視のリファクタリング・タスクに優れています。この調査では、エージェント型コーディングツールは、クラスのサイズと複雑さの縮小など、小規模ながら統計的に重要な構造強化を生み出すため、「増分クリーンアップ・パートナー」として機能することも指摘しています。⁴

AIツールは人間の開発者の専門知識や判断に取って代わることはできないため、ソフトウェア・エンジニアはAIの提案やAIが生成したリファクタリング変換を常にレビューし、それらが正確であることを確認する必要があります。さらに、開発者は包括的なテストを実行して、影響を受ける機能が期待どおりに動作することを検証する必要があります。

前述の研究では、研究者は保守性と可読性がエージェント・リファクタリングの主な要因である一方で、人間の開発者は設計レベルの懸念に頻繁に対処することを発見しました。⁴AIシステムは多くの場合、文脈理解に欠けていることが多く、複雑なロジックや高度なアーキテクチャーを伴うタスクに苦戦します。この高レベルのリファクタリングは人間のプログラマーの権限の範囲内に残り、人間のプログラマーは日常的なクリーンアップをAIエージェントに委任できます。

組織は、ツールを採用する前に、まず適切な適合性を見つける必要があります。考慮すべき要素には、プロジェクトの目標や要件に合った機能、チームの開発ワークフローと技術スタックとの互換性、ビジネス予算に合った料金体系などがあります。

以下は、選択肢となるAI搭載コード・リファクタリング・テクノロジーの例です。

• LLM

• AIコーディング・アシスタント

• エージェント型コーディングツール

リファクタリングに使用できるコードLLMの一般的な例としては、GoogleのCodeGemma、MetaのCode Llama、MistralのCodestralなどがあります。オープンソースコードモデルには、DeepSeek CoderやQwen3-Coderがあります。プログラミング専用ではないが、コーディングのために訓練され最適化された他のLLMには、AnthropicのClaude SonnetやOpusの最新版、GoogleのGemini、OpenAIのGPTなどがあります。

開発チームは、モデルがカスタマイズされたリファクタリングの推奨事項を生成できるように、独自のコードベースでこれらのLLMをファイン・チューニングすることを検討する場合があります。ただし、チームはモデルプロバイダーに確認して、機密データや独自のコードが非公開で安全なままであることを確認する必要もあります。

AIコーディング・アシスタントは、生成AIとオートメーションを融合させ、開発者のコードベースのリファクタリングを支援します。Java、JavaScript、Python、TypeScriptなどの主要なプログラミング言語をサポートし、Eclipse、JetBrainsスイート、Visual Studio、VS Codeなどの人気IDEと連携しています。AIコーディング・アシスタントの例としては、Amazon Q Developer、CodeScene ACE、Gemini Code Assist、GitHub Copilot、Mistral Code、Tabnineなどがあります。

エージェント型コーディングツールは、AIコーディング・アシスタントからのワンランク上の機能であり、自律的にコードをリファクタリングします。例えば、IBM Bobには、リンティングだけでなく、潜在的なエラーがないかコードを静的に分析し、開発者の意図を理解し、問題を早期にフラグ付けしてその推論を説明するコードレビューモードがあります。リファクタリング用のその他のAIエージェントには、Claude Code、Modern's Moddy、Qwen Code、Refact.aiなどがあります。