AIコーディング、ぶっちゃけどう？現役エンジニアに聞いてみた

文章に画像制作、マーケティングの相談相手にデータ分析……。生成AIを駆使すれば、質を担保したまま生産性がぐっと上がるといわれています。エンジニアの業務内容で、AIに代替できそうなものといえば何でしょうか？

そうですね、コーディングですね。

単純作業に近いコーディング部分をAIに任せたら、どんな風なアウトプットになるでしょうか？というか、AIにコーディングさせているエンジニアって、どの程度いるのでしょうか？

今回はリベロエンジニアで働く現役エンジニアの皆さんに、AIコーディングの実態について聞きました。

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AIでコーディングできるのか？

コーディングに特化したコード生成AIというものがあるように、AIを使ったコーディングは徐々に市民権を得てきています。知識と経験が乏しい初心者〜若手でも、比較的簡単にコーディングできるので、生産性向上だけでなくプロダクトの質も上げられます。

メジャーなコード生成AIにある機能は、以下の通り。

• コードの生成、補完、関数の提案
• エラーやバグチェック、コードレビュー支援
• リファクタリングや脆弱性の指摘、修正

AIソフトによって内容は変わりますが、この機能はほとんど有しています。AIによって「開発に強い」「コードレビューのようなバグチェックに強い」など特性があります。それぞれの特性に合わせて使い分けるとよいでしょう。

よく使われる無料コード生成ツール

では、AIコーディングの際によく勧められるコード生成ツールを6つご紹介します。

GitHub Copilot

GitHub Copilotはコード共有サービス「GitHub」と、OpenAIが共同開発したコード生成ツールです。

先ほど紹介したよくある機能のほとんどを網羅しており、最終的なドキュメント生成までサポートしてくれます。

GitHub上に存在するコードから最適なものを提案してくれるため、非常に精度が高く、主要なプログラミング用語はほとんど網羅。自然言語での指示出しができるところも使いやすいポイントです。

Tabnine

Tabnineの特徴はコード補完機能が強いこと。作業しながらリアルタイムに高品質なコードを提案してくれるので、コーディングの速度をグッと上げられます。

また、他の生成AIと異なりデータの保存・共有やコード学習を行わず、許諾されたライセンスコードのみ提供してくれます。情報漏洩のリスクが少ないので、リスク重視のエンジニアに好まれています。

Amazon Q Developer

Amazon Q Developer（旧Amazon CodeWhisperer）は皆さんおなじみのクラウドプラットフォーム「AWS」で使えるコード生成AIツールです。

なんといってもAWSとの連携が非常にスムーズで、出力されるコードもAWSに最適化されています。また、コードレビュー時にセキュリティ面を配慮してくれる機能も搭載しています。

Codeium

Codeiumは、コードエディタに拡張機能としてインストールして使うタイプのコード生成AIツールです。

Visual Studio Code、JetBrains IDEなど、メジャーなコードエディタで使用でき、コード検索も容易。Tabnine同様コードは共有・学習されないのでセキュリティ面の不安は少なく済みます。

Code llama

code llamaはMeta社のLLMを使った完全無料のコード生成AIツールです。

自然言語でのコード生成ができ、コード補完機能も充実。ほぼオープンソース扱いのため、自分の好みにカスタマイズもできます。

ただ、英語での使用を想定して開発されており、日本語での精度には若干難があります。

Google Colab

Google Colab（旧Google Colaboratory）はおなじみGoogle社が提供するコード生成AIです。ブラウザからPythonを記述して、動作の実行まで確認できます。

対応しているプログラミング言語が少なく、基本的にPython動作を前提としている点がデメリットです。

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AIに実際にコーディングさせてみた

ここまではツール紹介をしてきましたが、実際の仕上がり、気になりませんか？

そこで今回はネット上に公開されているソースコードをChatGPTに書き換えてもらい、リベロエンジニアのエンジニアの方にレビューしてもらいました！その仕上がりや、いかに！？

改修前のコード

今回は以下のC#コードを改修してもらいます。

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

namespace HelloWorld

{

    class Program

    {

        static void Main(string[] args)

        {

            Console.WriteLine(“Hello World!”);

            Console.ReadKey(true);

        }

    }

}

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このコードをコードレビュー用にある程度学習させたChatGPTに入れて、改修をお願いしました。

改修後のコード

そして出力されたコードがこちら！

using System;

namespace HelloWorld

{

    class Program

    {

        static void Main(string[] args)

        {

            Console.WriteLine(“Hello World!”);

            Console.ReadKey(true);

        }

    }

}

現役エンジニアはどう見る？

このコードのビフォーアフターをリベロエンジニアのエンジニアの方に見せてみました。意見としては……

• 不要なusingが無くなった点以外は特に変わっていないように見える。
  IDEでもできる操作だが、AIがどのメソッドがどのネームスペースに属しているかをしっかり判定できているのは少し不思議。裏でC#の静的解析をして、最適化を適用する操作を行うようになっているとしたら、かなり賢いと思います。また、最新のC#では ファイル スコープ名前空間 が利用でき、そちらの方がネストを浅く書けるため、そちらで書く方が望ましいと思いますが、大きな問題はないです。

• インデントまで自動でやってくれるのは、かなりレベルが高いと感じた
• 戻り値で終了コードを返したほうが良い、プログラムの目的をコメントで入れた方が良い。Hello World” サンプルとしては十分だと思う。
• 文化と練度によるんでしょうけど、処理ごとにコメントあったら良いのかなと思った。
• 簡単なレイアウトであれば、その通りに生成してくれる。複雑なものでも画像読み込ませたりしたら、それっぽいものを作ってくれる。ただAIに任せすぎると可読性が下がると思う。質問の仕方で全然違うコードを生成するので、そのへんはケースバイケースって感じた。でもコーディングの負担はめちゃくちゃ下がってる。

といったお声をいただきました。お読みの皆さんはどう思われましたか？

現役エンジニアへのAIコーディング実態調査

そんなリベロエンジニアでのAIコーディングの実態についてまとめてみました。

AIの使用率は非常に高く、全体の8割強！

Figmaからvueの生成といった特定の動作をさせている方もいれば「分からないことがあれば都度質問」「コード生成と他のAIを組み合わせてシミュレーションをしている」など、使い道は幅広いです。

ただ使わない方は、使うきっかけがぴんと来ないと答えているので、どこをどうAIに代替できるか思いつくかどうかで変わりそうです。

AIを使うかどうかは本人次第。ただ、使えば仕事が楽になることには変わりないようですね。

さいごに

AIを使ったコーディングは、セキュリティ面の懸念から使っていない人もいらっしゃるでしょう。

しかし、コーディングに特化したAIツールならセキュリティにおける懸念を払しょくしてくれるものも多いです。ご自身の開発環境に合わせて、導入してみてはいかがでしょうか？

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