AIクリエーターの道 ニュース：生成AIがソフトウェア開発を革新！開発者の生産性向上、品質向上に貢献。具体的な活用事例をご紹介！ #生成AI #ソフトウェア開発 #AI活用
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AIコパイロットって何？ 開発現場でどう使われてるの？
皆さん、こんにちは！ ブログ運営者のジョンです。
最近よく耳にする「AI」という言葉、なんとなくすごいのは分かるけど、具体的に私たちの生活にどう影響しているのか、特に「仕事」の現場でどんな風に使われているのかって、ちょっとイメージしにくいですよね？
今日は、特に「ソフトウェア開発」という、私たちの身の回りにあるアプリやウェブサイトが作られる現場で、AIがどんなに頼もしい「相棒」になっているか、そしてどんな「魔法」を見せているのかを、全くの初心者さんにも「なるほど！」と膝を打ってもらえるように、分かりやすくお話ししたいと思います。
今回参考にさせてもらった記事は、生成AI（ジェネレーティブAI、文章や画像などをゼロから作り出すAIのこと）がソフトウェア開発の世界で、たったこの1年でどれだけ進化し、現場に浸透してきたかという、とても興味深い内容です。さあ、AIの最前線を一緒に覗いてみましょう！
AIコパイロット、開発現場の「相棒」に！
最近、開発者の間で「AIコパイロット（開発者の隣でコードを書いたり、アドバイスをくれたりするAIアシスタントのこと）」という言葉をよく聞くようになりました。まるで、プログラマーの隣に座って、一緒にコードを書いてくれるベテランのアシスタントがいるようなものです。
元記事によると、このAIコパイロットが、開発者の働き方を大きく変えているそうなんです。SAPという大手ソフトウェア会社の幹部の方が「GenAI（生成AI）は、開発者が共同でプログラミングをする新しい時代を切り開いている」と話しているくらいですから、その影響力の大きさがうかがえますね。
多くの企業が、自社専用の「独自の生成AI機能」を求めていて、実際に開発現場では様々な場面でAIが使われています。一番人気があるのは、やっぱりAIがプログラミングのコードを自動で書いてくれる「コード生成」。他にも、プログラムの説明書や使い方マニュアルなどをAIが作ってくれる「ドキュメント作成」や、ウェブサイトやアプリの見た目や操作感をAIがデザインしてくれる「UI（ユーザーインターフェース）デザイン」など、まさにAIが何でも屋さんになっているみたいです。
特に、AIがコードを生成してくれるおかげで、経験豊富な開発者は「熟練者」として、AIに的確な指示を出す（これを「プロンプト」と言います）スキルを磨いたり、AIが作ったコードを最終チェックする「コードレビュー」に時間をかけられるようになりました。
ある専門家は「熟練した開発者なら80%の精度でコードを生成できる」と語っています。ただし、これは最初から完璧というわけではなく、AIとの「対話」を重ねることで精度が上がっていくそうです。それでも、今では20%の時間短縮になっていて、将来的にはなんと50%も時間を節約できるようになる目標とのこと！
そして、新米開発者にとっても、AIコパイロットは最高の先生です。コードの書き方を学んだり、テスト（プログラムがちゃんと動くか確認する作業）の準備を手伝ったり、古いコードの改善点を見つけてくれたりもします。まるで「AI家庭教師」ですね。これにより、企業は「技術的負債（急いで開発したために、後から修正や改善が必要になる、いわば『つけ』のこと）」を減らし、より高品質なソフトウェアを早く提供できるようになるんです。
もっと高度な作業もAIにお任せ？
AIコパイロットは、基本的なコード生成だけでなく、もっと複雑な開発作業にも挑戦しています。
- 新しいアプリの「たたき台」作り：「さあ、何か新しいものを作ろう！」と思っても、白紙の状態から始めるのは意外と大変ですよね。AIは、そんな「白紙の恐怖」を乗り越え、プロジェクトの骨組みをゼロから作ってくれるので、開発者はすぐに本題に取りかかれるようになります。
- 既存のシステムとの連携：異なるシステム同士がデータをやり取りするための「お約束」である「RESTful API（レストランで注文するようにお互いにデータをやり取りする仕組みのようなもの）」の連携コードも、AIがサッと書いてくれます。
- テストコードの作成：プログラムの小さな部品が正しく動くか一つ一つ確認する「ユニットテスト（部品の動作確認テスト）」のコードも、AIが自動で生成してくれるので、品質保証の強い味方になります。
さらに、AIは「コードベース（ソフトウェア全体のプログラムコードが格納されている場所、またはそのコードの集まり全体）」という大量のコードを理解して、バグ（不具合）を見つけたり直したり、自動でドキュメントを作ったり、簡単なコードレビュー（プログラムのチェック）までこなせるようになっています。ある専門家は「2025年には、新しい本番コードの25%以上がAIによって生成されるようになるかも」と予測しているんです。すごい時代ですよね！
品質管理やシステムの安定稼働にもAIの力！
AIは、アプリやシステムの品質を保ち、安定して動かすためにも大活躍しています。
まず「品質保証（QA）」という、ソフトウェアの品質がちゃんと保たれているかを確認する活動ですが、その中でも「コードレビュー」は、開発者が互いのコードをチェックし合う大切な作業です。でも、これには時間がかかってしまいがち。ある調査では、回答者の58%が「コードレビューの時間が足りない」と答えているそうです。
そこでAIの出番！ すでに50%以上の開発者が、AIをコードレビューのどこかで使っています。AIがコードの品質チェックや、プログラムがちゃんと動くか自動で確認する「テスト自動化」を手伝ってくれることで、人間が見逃しがちなエラーもAIが発見してくれるので、最終的な製品の品質や使い勝手がグンと向上するんです。
また、「サイト信頼性エンジニアリング（SRE）」という、ウェブサイトやオンラインサービスが常に安定して動くように、信頼性やパフォーマンスを向上させるための専門家たちも、AIに注目しています。彼らが抱える「トイル（SREの文脈で使われる、手作業で繰り返しの多い、自動化できるはずの退屈な作業のこと）」という、面倒な繰り返し作業をAIが肩代わりしてくれることで、より創造的で大切な仕事に集中できるようになるんです。Nutanixという会社のエンジニアリング担当副社長は「AIによって生産性を25%以上向上させたい」と語っています。
AI導入でどれくらい効率が上がるの？
AIコパイロットを導入すると、具体的にどれくらいの時間短縮や効率アップが見込めるのでしょうか？ いくつかの調査結果を見てみましょう。
- IBMの調査では、AIを使ったコーディングツールによって、開発者の64%が1日1時間以上の時間を節約できたと報告されています。
- 別のJetBrainsという会社の調査では、59%の開発者が週に4時間未満の時間を節約しているという、もう少し控えめな数字も出ています。
数字は少し違いますが、どちらの調査でも「時間の節約」というメリットがはっきりと見て取れます。
では、節約できた時間を開発者たちは何に使っているのでしょうか？
- 情報検索の時間の削減：「どうやってコードを書けばいいんだろう？」「この機能を使うには、どこを見ればいい？」といった調べ物の時間が減ります。
- ルーティン作業の高速化：繰り返し行うような定型的な作業をAIが素早く終わらせてくれます。
- 技術的負債の解消：「いつか直さなきゃ」と思っていた古いコードの改善に取り組むことができます。
- 新しい技術の学習：最新の技術を学び、スキルアップする時間が増えます。
- ユーザー体験（UX）の向上：ユーザーがもっと快適に、もっと楽しく使えるように、見た目や操作感を磨き上げることに集中できます。
- より堅牢なシステムの設計：「アーキテクチャ（ソフトウェアやシステムの骨組み、設計図のこと）」といった、システムの長期的な健康に繋がる設計に、より深く取り組めるようになります。
まるで時間の魔法ですよね！ 小さな時間短縮でも、それが積み重なると、最終的には製品の品質向上や、より革新的な機能の開発に繋がるんです。
もちろん、気をつけるべき「落とし穴」も
AIのメリットばかりをお話ししてきましたが、どんな素晴らしい技術にも、気をつけるべき点はあります。
AIを使ってコードを生成する際には、以下のようなリスクが指摘されています。
- コードの品質とセキュリティ：AIが作ったコードが、必ずしも完璧とは限りません。品質が低かったり、セキュリティに穴があったりする可能性もゼロではありません。人間による「コードレビュー」や最終チェックは、まだまだ不可欠です。
- 技術的負債の増加：AIが自動で大量のコードを生成する分、もしその品質が低かったり、きちんと管理されていなかったりすると、後で手直しが必要な「技術的負債」が増えてしまう恐れもあります。
- 画一的なデザイン：AIは学習したデータに基づいてコードやデザインを作るため、時にありきたりで個性のない、画一的なユーザー体験になってしまう可能性も指摘されています。「人間らしい創造性」が薄れてしまうことへの懸念ですね。
開発現場では「信頼しつつも、しっかり確認する」というアプローチが重要だと言われています。AIの力を最大限に活かしつつも、最終的な品質と責任は人間が持つ、というバランスが大切なんです。
ジョンからのひとこと
今回の記事を読んで、AIがソフトウェア開発の現場に、本当に深く、そして早く浸透していることに驚きました。まるでSFの世界が現実になっているようですね。
AIは単に作業を自動化するだけでなく、開発者がより創造的で、より価値の高い仕事に集中できる「時間」と「余力」を与えてくれる存在だと感じました。もちろん、新しい技術には常にリスクがつきものですが、それを理解し、適切に活用していくことが、これからの時代を生きる私たちに求められる姿勢だと思います。AIが未来のソフトウェア開発をどう変えていくのか、ジョンも引き続き注目していきたいと思います！
この記事は、以下の元記事をもとに筆者の視点でまとめたものです：
What we know now about generative AI for software
development