生成AI時代のソフトウェア開発 ―ツールを賢く選択、評価、活用し、より速く効率的な開発を進めるために

1章コード生成とオートコンプリート

人工知能は、コード生成やオートコンプリートにおいて生産性と創造性を大幅に向上させます。本章では、AIを活用したツールがコーディング体験をどのように再定義し、時間がかかる手作業のプロセスをインタラクティブで効率的かつエラーを減らすものへと変革するかを探ります。

コード生成におけるAIの登場は、単に開発者のコーディング速度を加速させるだけではありません。作業のコンテキストを理解し、関連するコードスニペットを提案し、最小限の入力で複雑なコードブロックを生成することにもつながります。これらのツールは洗練された機械学習アルゴリズムを搭載しており、パブリックまたはプライベートの膨大なコードリポジトリから継続的に学習して、提案の内容と精度を高めます。

すべてのタスクをソフトウェアエンジニア自らが行う段階から、AIによって生成された成果物をソフトウェアエンジニアが評価するためのプロセスについて検討します。これには、AIツールに求める内容を適切に入力し、出力結果を丁寧に見直して最終的な成果物が要件を満たしていることを確認する必要があります。

AIツールは強力で印象的ですが、適切な対策を取らないまま出力を利用してしまうという罠に陥りやすいものです。例えば、コードがどのように機能し、なぜそう働くのかを確認しないままプルリクエストを作成したり、本番環境にコードをデプロイしたりすることが挙げられます。このような配慮に欠けたアプローチには、2つの重要なリスクがあります。

古いコード

ほとんどのAIツールは、最新でないデータを用いてトレーニングされているため、時代遅れのフレームワークや機能を提案する場合があります。

誤った回答

大規模言語モデル（LLM）はAIツールの基盤となる技術であり、誤った記述やバグ、存在しないコードや関数、APIエンドポイントを出力することがあります。このような現象は「ハルシネーション」と呼ばれます。 ...