【最新事例】生成AIによるコード生成！GitHub CopilotからChatGPTまで徹底解説！

「生成AIってコードも書けるって聞くけど、実際どうなの？」と疑問に思っていませんか？ 生成AIは、もはや一部のエンジニアだけのものじゃありません。GitHub CopilotやChatGPTなど、あなたの開発を加速させる強力なツールが登場しているんです。この記事では、生成AIによるコード生成の最新事例を交えながら、それぞれのツールの特徴や利用シーン、メリット・デメリットまで徹底解説します。生成AIがコーディングをどのように変えようとしているのか、その未来を一緒に覗いてみましょう！

1. 生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、テキスト、画像、音声、コードなど、さまざまな種類のデータを生成することができる人工知能（AI）の一種です。従来のAIが、既存のデータからパターンを学習し、分類や予測を行うのに対し、生成AIは学習したデータの特徴に基づいて、全く新しいデータを生み出すことができます。

1.1 生成AIの仕組み

生成AIの中核となる技術は、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の一種です。中でも、膨大なデータから学習し、データの潜在的な構造を捉えることができる「敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Networks）」や、文章の生成を得意とする「Transformer」などが注目されています。

1.1.1 敵対的生成ネットワーク（GAN）

GANは、生成ネットワークと識別ネットワークという2つのネットワークが競い合うように学習することで、高精度なデータ生成を実現します。生成ネットワークは、ランダムなノイズデータから本物に近いデータを生成しようとします。一方、識別ネットワークは、生成ネットワークが生成したデータと本物のデータを見分けようとします。この2つのネットワークが互いに学習することで、生成ネットワークはより本物に近いデータを生成できるようになります。

1.1.2 Transformer

Transformerは、自然言語処理の分野で大きな成果をあげている技術です。文章中の単語間の関係性を捉える能力に優れており、自然な文章生成や翻訳などに利用されています。Transformerは、文章生成AIの代表例である「ChatGPT」にも採用されています。

1.2 生成AIの応用例

生成AIは、その高いデータ生成能力から、様々な分野で活用されています。以下は、代表的な応用例です。

1.3 生成AIの倫理的な課題

生成AIは、その可能性の一方で、倫理的な課題も抱えています。例えば、生成AIが悪用され、偽情報やフェイクコンテンツが作成される可能性があります。また、生成AIが生成したデータの著作権や、生成AIの利用による雇用への影響なども懸念されています。これらの課題に対して、技術的な対策と社会的な議論を進めていく必要があります。

参考資料:

• AIで「生成」が当たり前に～画像生成AI、文章生成AI、コード生成AI等の現状と今後～ | 産総研：国立研究開発法人産業技術総合研究所

2. 生成AIがコード生成に革命を起こす理由

従来のソフトウェア開発は、人間がプログラミング言語の構文を一つ一つ正確に入力し、複雑なロジックを組み立てていく作業が必要でした。しかし、生成AIはこのような状況を一変させようとしています。膨大なデータから学習したAIが、まるで人間のプログラマーのようにコードを理解し、生成することで、開発プロセスに革命的な変化をもたらしているのです。

2.1 飛躍的に向上したコード生成能力

近年の深層学習技術の進歩により、生成AIは飛躍的にコード生成能力を高めています。特に、大量のソースコードを学習したAIモデルは、文脈に沿った適切なコードを高い精度で生成することが可能になりました。これにより、これまで人間が時間をかけていたコーディング作業を自動化し、開発効率を大幅に向上させることが期待されています。

2.2 自然言語によるコード生成

従来のコード生成は、プログラミング言語の知識が不可欠でした。しかし、生成AIの中には、自然言語処理技術を応用し、日本語や英語などの自然言語による指示を理解してコードを生成できるものも登場しています。例えば、「このボタンをクリックしたら、画面にメッセージを表示する」といった指示を出すだけで、AIが自動的に必要なコードを生成してくれるのです。これにより、プログラミングの専門知識がない人でも、簡単にアプリケーション開発が可能になる未来が期待されています。

2.3 開発の民主化とイノベーションの加速

生成AIによるコード生成は、開発の民主化を促進すると考えられています。従来、ソフトウェア開発は専門的なスキルを持つ一部の人々によって行われてきました。しかし、生成AIの普及により、プログラミング経験の少ない人々でも、自分のアイデアを形にすることが容易になります。これは、より多くの人々が開発に参加することを促し、ソフトウェア開発の裾野を広げることに繋がります。また、開発者がより創造的な作業に集中できるようになり、イノベーションを加速させる可能性も秘めていると言えるでしょう。

2.4 具体的な例

具体的な例として、OpenAIが開発した「Codex」というAIモデルは、自然言語による指示からPythonやJavaScriptなどのコードを生成することができます。例えば、「ウェブサイトに画像カルーセルを実装する」と指示すれば、Codexは必要なHTML、CSS、JavaScriptのコードを自動的に生成してくれます。このように、生成AIは従来の開発プロセスを大きく変え、ソフトウェア開発の可能性を大きく広げているのです。

参考資料：

• OpenAI Codex

3. コード生成AIのメリット・デメリット

3.1 メリット

• 開発時間の短縮

  コード生成AIは、大量のコードを高速に生成することができ、開発時間を大幅に短縮できます。これにより、開発者はより多くの時間を、創造的な問題解決や、ユーザーエクスペリエンスの向上などに充てることができます。

• コスト削減

  開発時間の短縮は、そのまま開発コストの削減に繋がります。また、コード生成AIは、開発者不足の問題を緩和する効果も期待できます。

• ヒューマンエラーの削減

  コード生成AIは、構文エラーやタイプミスなどを自動的に修正することができます。これにより、ヒューマンエラーによるバグを減らし、コードの品質を向上させることができます。

• 学習コストの削減

  コード生成AIは、開発者が新しいプログラミング言語やフレームワークを学ぶためのサポートツールとしても活用できます。AIが生成したコードを参考にしたり、コードの補完機能を利用することで、より効率的に学習を進めることができます。

• 開発者体験の向上

  コード生成AIは、開発者の負担を軽減し、より創造的な作業に集中できる環境を提供します。これは、開発者のモチベーションや満足度向上に繋がり、結果としてより良い製品開発に繋がると期待されます。

3.2 デメリット

• 生成されるコードの質

  コード生成AIは、常に完璧なコードを生成するわけではありません。場合によっては、非効率的であったり、セキュリティ上の脆弱性を含むコードが生成される可能性もあります。生成されたコードは、開発者自身がしっかりとレビューし、必要に応じて修正する必要があります。IPA 情報処理推進機構「ソフトウェア開発における生成AIの利用に関する注意点」

• 倫理的な問題

  コード生成AIによって生成されたコードが、著作権やライセンスに抵触する可能性も考慮する必要があります。また、AIが生成したコードを、開発者自身のスキルアップに繋げることができないという意見もあります。

• AIへの依存

  コード生成AIに過度に依存することで、開発者自身のコーディングスキルが低下する可能性も懸念されています。AIはあくまでもツールとして捉え、開発者自身のスキルアップにも継続して取り組むことが重要です。

• セキュリティリスク

  悪意のあるコードを生成するように訓練されたAIが使用される可能性も懸念されています。コード生成AIを利用する際は、信頼できる提供元から提供されているツールを使用するなど、セキュリティ対策をしっかりと行う必要があります。NRIセキュアテクノロジーズ「ChatGPTの業務利用で想定されるリスクと対策」

• 予想外の出力

  コード生成AIは、時として予想外のコードを生成することがあります。これは、AIの学習データに偏りがある場合や、入力した指示が曖昧な場合に起こりやすくなります。常に生成されたコードを注意深く確認することが重要です。

4. 主なコード生成AIツール紹介

ここでは、特に人気の高いコード生成AIツールをいくつかご紹介します。それぞれに特徴や得意分野があるので、比較検討して自分に合ったツールを見つけることが重要です。

4.1 GitHub Copilot

GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIが共同開発したAIペアプログラマーです。開発者のコードの文脈を理解し、次に続くコード、関数全体、コメントなどを提案してくれます。

4.1.1 GitHub Copilotの特徴

• 自然言語での指示が可能
• 複数のコード提案
• 繰り返しコードの自動補完
• 主要なプログラミング言語に対応

4.1.2 GitHub Copilotの利用シーン

• 新規コードの作成
• 既存コードのリファクタリング
• バグの修正
• テストコードの作成

4.1.3 GitHub Copilotの最新事例

• GitHub Copilotを用いたWebアプリケーション開発事例参考
• GitHub Copilotを用いたデータ分析の効率化事例参考

4.2 ChatGPT

ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型AIチャットボットです。自然言語処理に優れており、人間と自然な会話を行うことができます。コード生成能力も高く、様々なプログラミング言語のコードを生成できます。

4.2.1 ChatGPTの特徴

• 自然言語での指示が可能
• コードの説明やドキュメント生成
• 多様なプログラミング言語に対応
• API連携による拡張性

4.2.2 ChatGPTの利用シーン

• プロトタイプ開発
• 学習
• アイデアの brainstorming
• コードの翻訳

4.2.3 ChatGPTによるコード生成の最新事例

• ChatGPTを用いたゲーム開発事例参考
• ChatGPTを用いたAPI連携の効率化事例参考

4.3 その他注目のコード生成AIツール

GitHub CopilotやChatGPT以外にも、様々なコード生成AIツールが登場しています。以下は、その一部です。

5. 生成AIによるコード生成の最新事例

生成AIを用いたコード生成は、様々な分野で革新的な変化をもたらしています。ここでは、具体的な最新事例を交えながら、その可能性を探っていきましょう。

5.1 Webアプリケーション開発

5.1.1 フロントエンド開発の効率化

• 従来、HTML、CSS、JavaScriptなどを駆使して構築していたWebサイトのフロントエンド部分を、生成AIに指示を出すことで自動的に生成できるようになりました。例えば、「お問い合わせフォームを作成」と指示すれば、必要なコードを自動生成してくれるため、開発時間の短縮に繋がります。
• さらに、生成AIによっては、デザインイメージを伝えるだけで、それに合ったHTML/CSSコードを生成してくれるものも登場しています。これにより、デザイナーと開発者の連携がスムーズになり、より質の高いWebサイトを効率的に制作することが可能になります。(参考：AI（人工知能）によるWebデザインの効率化・自動化【最新ツール10選】 | ferret)

5.1.2 JavaScriptフレームワークとの連携

• ReactやVue.jsなどのJavaScriptフレームワークを使った開発においても、生成AIが活躍します。例えば、Reactコンポーネントの雛形を生成したり、Vue.jsのテンプレートを自動生成したりすることが可能です。開発者は、生成されたコードをベースに開発を進めることができるため、作業効率が大幅に向上します。

5.1.3 サーバーサイドAPIの自動生成

• Webアプリケーションのバックエンドで動作するAPIについても、生成AIが自動生成を可能にします。データベースの設計情報などを与えることで、CRUD操作(Create, Read, Update, Delete)に対応したAPIを自動生成することができます。これにより、バックエンド開発の負担を軽減し、開発期間の短縮に貢献します。

5.2 モバイルアプリケーション開発

5.2.1 クロスプラットフォーム開発の促進

• React NativeやFlutterなどのクロスプラットフォーム開発フレームワークを用いることで、1つのコードベースでiOSとAndroidの両方に対応したモバイルアプリを開発することが可能になっています。生成AIは、これらのフレームワークに対応したコード生成も得意としており、モバイルアプリ開発の効率化に大きく貢献しています。例えば、画面レイアウト、ボタン配置、APIとの通信処理など、多くの部分を自動生成することが可能です。

5.2.2 UI/UXデザインの進化

• 生成AIは、モバイルアプリのUI/UXデザインにも影響を与えています。ユーザーの利用状況や好みを学習し、最適な画面遷移やボタン配置などを提案してくれるAIも登場しています。これにより、ユーザーにとってより使いやすく、魅力的なモバイルアプリの開発が可能になります。(参考：アプリ開発を効率化するAIツール10選｜UI/UXデザイン、開発、テスト工程を自動化 | AI専門ニュースメディア AINOW)

5.3 データ分析・機械学習

5.3.1 データ分析コードの自動生成

• PythonのPandasやScikit-learnなどのライブラリを使用したデータ分析コードを、生成AIが自動生成してくれるケースも増えています。データ分析の目的や使用するデータセットを指定することで、データの読み込み、前処理、可視化、モデリングなどのコードを自動生成することが可能です。データ分析の専門知識がなくても、手軽にデータ分析を始められるようになります。

5.3.2 機械学習モデル構築の簡易化

• 機械学習モデルの構築においても、生成AIがそのプロセスを簡略化します。データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの選択、ハイパーパラメータの調整など、複雑な作業を自動化してくれるため、機械学習の専門家でなくても高精度なモデルを構築することが可能になります。 (参考：【2023年最新】初心者でもOK！おすすめノーコードAI・機械学習ツール5選を徹底比較 | Ledge.ai)

5.4 ゲーム開発

5.4.1 ゲームシナリオやキャラクター設定の自動生成

• ゲーム開発において、生成AIは、ゲームシナリオやキャラクター設定、アイテムデータなどを自動生成するのに活用されています。例えば、ゲームの舞台設定や登場人物の関係性などを指定することで、それに沿ったストーリーやセリフを自動生成することができます。また、キャラクターの性格や能力値を設定することで、個性的なキャラクターを自動生成することも可能です。

5.4.2 ゲームステージやレベルデザインの自動化

• 生成AIは、ゲームステージやレベルデザインの自動化にも貢献しています。例えば、2Dゲームのマップを自動生成したり、3Dゲームの地形やオブジェクトを配置したりすることができます。これにより、ゲーム開発者は、よりクリエイティブな作業に集中することが可能になります。(参考：ゲーム開発の工程をAIで効率化。「レベルデザイン」「シナリオ作成」「イラスト制作」で活用広がる – GAME Watch)

5.5 API連携

5.5.1 API連携コードの自動生成

• 様々なWebサービスがAPIを公開しており、開発者はそれらのAPIを利用することで、独自のアプリケーションを開発することができます。生成AIは、API連携に必要なコードを自動生成してくれるため、開発者はAPIの仕様を深く理解していなくても、簡単にAPIを利用することができます。例えば、APIのエンドポイントやパラメータを指定することで、HTTPリクエストを送信するコードや、レスポンスデータを受け取るコードを自動生成することができます。

5.5.2 APIドキュメントの自動生成

• 生成AIは、APIドキュメントの自動生成にも活用されています。APIの仕様書やソースコードを解析することで、APIのエンドポイント、パラメータ、レスポンスなどの情報を自動的に抽出し、ドキュメントを作成することができます。これにより、開発者はAPIドキュメントの作成にかかる時間を短縮し、より開発に集中することができます。(参考：API仕様書をGitでバージョン管理、差分も分かりやすく。GitHubが「OpenAPI」サポートを発表 － Publickey)

6. 生成AIはコーディングをどう変える？今後の展望

生成AIは、すでにコーディングの効率化や自動化に大きく貢献していますが、その進化はこれからも続いていきます。今後は、より高度なコード生成が可能になるだけでなく、コーディング作業そのものを根本的に変える可能性も秘めています。

例えば、自然言語処理技術の進化により、人間が話す自然な言葉でコードを生成できるようになるかもしれません。また、AIが開発者の意図を理解し、より適切なコードを提案してくれるようになることも期待されます。

生成AIの進化は、コーディングの敷居を下げ、より多くの人がソフトウェア開発に携わることができる未来を切り開くでしょう。

7. 生成AIはコーディングをどう変える？今後の展望

生成AIは、すでにコーディングの在り方を大きく変え始めています。そして、この流れは今後も加速していくと考えられます。コーディングの自動化、開発の効率化、そしてより創造的な仕事へのシフトなど、生成AIはソフトウェア開発の未来に大きな影響を与える可能性を秘めています。

7.1 生成AIがもたらすコーディングの変化

具体的な変化として、以下のような点が挙げられます。

7.1.1 コーディングの自動化による開発の効率化

生成AIは、コードの自動生成によって、開発者はより創造的な作業に集中できるようになります。ルーチンワークを自動化することで、開発者はより複雑な問題解決や、ユーザーエクスペリエンスの向上に取り組むことができるようになります。

7.1.2 開発の門戸を広げる

生成AIは、コーディングの経験が少ない人々でも、簡単にアプリケーションを開発できるようになる可能性を秘めています。自然言語による指示でコードを生成できるようになれば、専門的な知識がなくても開発に携わることができるようになります。

7.1.3 ソフトウェア開発の高速化

生成AIは、コードの品質向上にも貢献します。自動生成されたコードは、人間が書くよりもエラーが少なく、より効率的な場合もあります。これにより、開発サイクルを短縮し、より迅速にソフトウェアをリリースすることが可能になります。

7.2 生成AIがコーディングにもたらす課題

一方で、生成AIの進化は、いくつかの課題も突きつけています。

7.2.1 倫理的な問題

生成AIが生成したコードの著作権や、倫理的な責任の所在は、今後議論が必要となるでしょう。また、生成AIが悪意のあるコードを生成する可能性も考慮する必要があります。

7.2.2 雇用への影響

コーディングの自動化が進むことで、プログラマーの仕事が奪われる可能性も懸念されています。しかし、生成AIはあくまでもツールであり、人間と協調して働く未来が予想されます。

7.2.3 生成AIのブラックボックス化

生成AIは、複雑なアルゴリズムによって動作するため、その内部構造を理解することが難しいという側面があります。生成されたコードが、なぜそのように生成されたのかを理解することは、信頼性と安全性の観点から重要です。

7.3 今後の展望

生成AIは、今後ますます進化し、コーディングの在り方を大きく変えていくことが予想されます。より高度なコードを生成できるようになり、自然言語による開発が進む可能性もあります。また、生成AIと他の技術との融合も進み、より革新的な開発手法が生まれる可能性もあります。

開発者としては、生成AIの進化を常に追いかけ、その可能性と課題を理解することが重要です。生成AIをツールとして活用することで、より創造的で効率的な開発を実現できる未来を目指しましょう。

参考資料:

• アクセンチュア「The Code Revolution」
• マッキンゼー「Developer scarcity: The looming talent shortage in software development」

8. まとめ

この記事では、生成AIによるコード生成の可能性について、GitHub CopilotやChatGPTなどの具体的なツールとその最新事例を交えながら解説しました。生成AIは、開発者の生産性を向上させ、より創造的な仕事に集中することを可能にする強力なツールであることがわかりました。

一方で、生成AIは発展途上の技術であり、まだ完璧ではありません。誤ったコードを生成する可能性や、倫理的な問題など、解決すべき課題も残されています。しかし、今後の技術革新によってこれらの課題が克服されれば、生成AIはソフトウェア開発のあり方を根本的に変える可能性を秘めています。