2023年の生成AIの包括的なレビュー

2023年には、生成AIが開発者のアプリケーション構築支援において飛躍的な進歩を遂げ、大手ツールベンダーが開発者の実際のニーズを満たす製品を発売しました。

Generative AI からの翻訳: 2023 年、GenAI ツールが必須となりました。著者の Darryl K. Taft がボルチモア地域のオフィスから、DevOps、ソフトウェア開発ツール、開発者の問題について報告します。業界で 25 年以上の経験を持つ彼は、常に次の大きなニュースに注目しています。彼は…で働いてきました。

私は長い間、人工知能がソフトウェア開発者の作業をより良くサポートするにはどうすればよいのかを考えてきました。

2023 年はソフトウェア開発における AI にとって重要な年であり、GitHub の Copilot などのツールは、開発者がアプリケーションを構築するのに役立つレベルにまで進化します。

私は少なくとも10年間、技術パートナーのGrady Boochにこの質問を何度も繰り返してきました。彼は IBM リサーチの主任ソフトウェア エンジニアであり、IBM フェローです。当初、彼は AI がソフトウェア開発に役立つと考えていましたが、その有効性については懐疑的でした。

彼は今でもこの態度を保っている。昨年末、Booch 氏は Twitter (現在は Twitter X) 上で、Replit の CEO である Amjad Masad 氏と、開発者にとっての AI の利点について議論を交わしました。 AIモデルが進歩するにつれ、ある時点で「世界中の誰もが少なくともジョン・カーマックレベルのソフトウェア開発スキルを持つようになるだろう」とマサド氏は書いている。カーマック氏は有名なゲーム開発者（Doom などのゲームの共同制作者）であり、AR/VR の第一人者です。Meta が Oculus を買収した後は、Oculus VR の CTO およびコンサルティング CTO を務めました。

しかし、現時点ではその段階には程遠い。しかし、2023 年は開発者の生産性にとって AI にとって大きな年になるでしょう。

「2023年はまさにAI支援プログラミングとソフトウェア開発にとって極めて重要な年だ」と、オムディアの応用インテリジェンス担当主任アナリスト、リアン・ジェイ・スー氏はThe New Stackに電子メールで語った。 「Copilot やその他の生成 AI ツールは、開発者ツールとして使用した場合、高いレベルの精度、自動化、そして最も重要な柔軟性を発揮します。開発者は自然言語を使用して意図を表現し、ツールが退屈な部分を処理してくれるので、創造的側面と評価的側面に集中できます。」

「その結果、一部の開発者はこれらのツールを使用してコードの約 40% を生成しています。Copilot に加えて、他の主要なツールには OpenAI Codex、Replit、Tabnine、Codacy、Durable などがあります。」

JetBrains の開発者エコシステムの現状に関する最新の調査によると、回答者の 56% が、機会があれば AI アシスタントにコード コメントとドキュメントの作成を許可すると回答しています。

Copilotの進化

一方、回答者の 46% が Copilot を使用していると回答しました。

GitHubは2022年6月にコード自動補完機能/ペアプログラミングツールCopilotをリリースしました。 GitHubの最高製品責任者インバル・シャニ氏はThe New Stackとのインタビューで、現在ユーザー数は150万人を超えていると語った。さらに、Copilot を使用して記述された新しいコードの割合は 35% から 60% に増加しており、今後数年間で 80% から 90% に達すると予想されていると彼女は述べています。

GitHub CopilotのようなAI 駆動型開発ツールは大きな成長を遂げており、ソフトウェア開発に変革をもたらし、生産性、品質、仕事の満足度にプラスの効果をもたらしていると Shani 氏は指摘しました。

開発者による AI ツールの採用は飛躍的に増加しています。 GitHub によると、現在、開発者の 92% が業務で何らかの AI を使用しています。これは主に、人工知能を民主化する GenAI モデルの台頭によるものです。

GitHub Copilot などの AI 支援ツールでは、完全なコード ブロック、コードの説明、ドキュメント、開発者の質問への回答を生成できるようになりました。マイクロソフトの開発者グループの製品、デザイン、ユーザー調査、エンジニアリングシステム担当コーポレートバイスプレジデントであるアマンダ・シルバー氏は、The New Stackとのビデオインタビューで、これにより新しい開発者がより早く作業を開始できるようになると語った。

さらに、Copilot はコードの最適化とリファクタリング、不具合のトラブルシューティング、セキュリティ修正の提案、デバッグの支援などを行うことができ、複数の分野における深い専門知識の必要性が軽減されると彼女は説明した。

社内では、Microsoft のエンジニアが独自の製品を構築する際に、Copilot の機能について自社のノウハウを活用し、GitHub にフィードバックを提供してテクノロジーの改善に努めています。実際、マイクロソフトのエンジニアは Copilot を使用して社内システムの大規模な移行を実行し、大規模なリファクタリング機能のテストにも役立ったとシルバー氏は語った。

コードをささやく

Amazon も昨年、Copilot の競合製品である CodeWhisperer をリリースしましたが、Copilot や他のツールと同様に、2023 年には日常的に使用されるツールとして登場しました。 Amazon CodeWhisperer は、開発者の自然なコメントと以前のコードに基づいてコードの提案を提供することで、機械学習を使用して開発者の生産性を向上させるサービスです。

Amazon Web Services にとって、生成 AI にとって大きな年となり、CodeWhisperer Generative、カスタム AI アプリケーションを構築するための Bedrock、現在プレビュー中のコード不要の AI アプリケーション構築ツール PartyRock の提供が開始されました。同社は昨年秋の re:Invent で、組織の業務に合わせてカスタマイズできる作業向けに設計された GenAI アシスタント「Amazon Q」も発表した。

アマゾンの調査によると、CodeWhisperer は開発者の生産性を 50～60% 向上させ、カスタマイズなどの機能によってさらに向上させると、アマゾン ウェブ サービスの AI プラットフォームのソフトウェア開発ディレクターであり、CodeWhisperer および Amazon Q のゼネラルマネージャーを務めるダグ・セブン氏は The New Stack に語った。

「アマゾンは、AIワークロードに最適化されたチップからAIを活用する開発者ツールまで、テクノロジースタック全体で活動しているため、AI分野で競争力がある」とセブン氏は述べた。

業界全体

デジタルコンピューティングの歴史を通じて、2023 年まで、プログラミングの中心的な活動は、人間がコード行を書くことだった。この機能を強化する AI ツールもいくつか登場していますが、中心となるのは依然として人間によるコーディングです。

状況は変わった、とIntellyxのアナリスト、ジェイソン・ブルームバーグ氏はThe New Stackに電子メールで語った。 「今日、プログラミング活動が拡大するにつれ、AI（主に生成AIとニューラルネットワーク）がアプリケーション作成の中核となっている。人間はコードを書くのではなく、AIをトレーニングするためのモデルとデータセットを作成し、管理するのだ」と氏は語った。

もちろん、手作業によるコーディングは今後も続くだろうが、ブルームバーグ氏はそれが後回しにされてきたと考えていると述べた。 「このことを認識できない組織、サプライヤー、企業は、競争力を失い、最終的には無関係になる運命にある」と彼は語った。

実際、GitHub の Shani 氏は「AI は今やソフトウェア開発の基本的な部分です」と述べています。GitHub は、自社のツールでソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) のより多くの側面をカバーするよう取り組んでいます。

「明らかに、Copilot は市場投入までの時間と量で際立っていますが、Tabnine、CodeStory、Codium などの他のツールも生成 AI の分野で拡大しています」と、ガートナーのアナリストであるトーマス・マーフィー氏は電子メールで述べています。 AWS や Google に加えて、GitLab や Atlassian などのクラウド プロバイダーも、SDLC 向けのコード生成と AI 支援機能の拡大に取り組んでいると彼は述べています。

もう一つの有名な開発ツールメーカーである JetBrains は、独自の AI アシスタント機能を構築し、主力の統合開発環境 (IDE) IntelliJ IDEA に主力を置いて、最新の製品アップデートでリリースしました。同社の新しいAIアシスタントプラグインは、さまざまな機能を導入しており、「特定のパターンを修正するだけでなく、より抽象度の高いレベルでコードのリファクタリングを提案できる」とJetBrainsの開発者アドボケートであるマット・エリス氏はThe New Stackに語った。

エリス氏は、将来的には、既存の内部コードインデックスとメタデータを活用してコードのコンテキストをよりよく理解できるようにアシスタントを「よりスマート」に改良し、企業がモデルをホストするためのオプションを模索したいと考えていると述べた。

「Copilot のようなツールはローカルコードの提案をうまく提供しますが、アプリケーションのコンテキストが欠けています」と AppMap の CEO である Elizabeth Lawler 氏は The New Stack に語った。 「新しいプレーヤーは、観測データやアーキテクチャ情報などを組み込むことで、より正確な推奨事項を作成できます。」

しかし、2023年にはAIのインフラストラクチャとモデルが十分に利用しやすくなり、小規模な企業でもカスタマイズ可能なAIを活用できるようになると彼女は述べた。これにより新たな付加価値サービスが生まれるだろうとローラー氏は指摘した。さらに、AI が生成したコードには依然として品質上の問題があるが、開発者は提案を批判的に評価せざるを得なくなると彼女は付け加えた。

一方、ベンチャーキャピタルの観点から、Differential Ventures の創設者兼マネージング パートナーであるニック アダムス氏は、データを抽出するために繰り返しクエリを書くことが多いビジネス アナリストを支援するために企業が GenAI を使用する機会があると考えていると述べています。

「AIツールは、ビジネスユーザーからの自然言語の質問を受け取り、それを出発点としてSQLまたはPythonでクエリを生成し、アナリストがコードを改良できるようにすることで役立ちます」とアダムズ氏はThe New Stackに語った。 「これによりプロセスが高速化され、毎回クエリをゼロから作成する必要がなくなります。」

彼は、COBOL などのレガシー コードの移行がもう 1 つの機会であると指摘しました。これは、IBM が WatsonX 生成 AI を使用して、従来の COBOL コードを Java に移行するために行っていることです。

「引退間近の開発者によって書かれたレガシーシステムの多くが、今や引退に近づいている」とアダムズ氏は語った。 「電気工学には何十年にもわたって蓄積された専門知識があり、それらはもうすぐ廃止されるので、現代のツールとトレーニングを備えた新しい世代に引き継ぐ必要があります。」

ジェネレーティブAIとローコード

私は以前、生成 AI がローコードやノーコードの開発に取って代わるだろうと考えていましたが、Pegasystems の CTO 兼製品マーケティング担当副社長である Don Schuerman 氏がその考えを訂正してくれました。

生成 AI は、ローコード プラットフォームを含むソフトウェア業界に大きな影響を与えています。コードを自動生成できるツールが市場のローエンドに混乱をもたらす可能性が高いためです。

「しかし、エンタープライズグレードのローコードは、アーキテクチャ、統合、DevOps、セキュリティ、再利用性などに重点を置いています。この複雑さは、コードスニペットの生成だけではありません」とSchuerman氏はThe New Stackに語った。

Pegasystems は、生成 AI を使用して、標準ワークフロー テンプレート、テスト データ、プロセス ドキュメント、データ マッピングなどのローコード成果物を自動的に生成し、開発者の作業を加速します。

アマゾンのセブン氏は、CodeWhisperer は IDE で作業するプロの開発者を支援できるが、Party Rock は主題専門家など他のグループを対象としており、コードをほとんどまたはまったく使用せずにアプリケーションを構築できると述べた。

「生成型 AI によってローコードやノーコードが時代遅れになるとは思いません」と同氏は言う。「ローコードがより優れたものになると思います」

AI が開発者に取って代わるかどうかという質問に対して、シュアーマン氏は「生成型 AI が開発者に完全に取って代わるとは思いません。AI は出発点と提案を提供することで開発者の生産性を高めます。開発者がすべてをゼロから書くことはめったにありません」と答えました。

JetBrains の調査によると、回答者の 60% が AI コーディング ツールが雇用市場を根本的に変えると信じており、51% がこれらのツールによってプロのソフトウェア開発者の需要が増加すると信じていると答えています。しかし、AI がコード作成の作業を完全に引き継ぐことは決してないだろうという意見は一致しています。

スタジオイヤー

マイクロソフトは11月に、Azure AI Studioのプレビュー版をリリースした。これは、あらゆる能力や好みの開発者が、最新のAIツールと機械学習モデルを使用して、責任あるAIの実践に基づいてAIを革新、調査、構築、テスト、展開できるようにする新しいプラットフォームであると、マイクロソフトのAIプラットフォームのプログラム管理担当コーポレートバイスプレジデント、ジョン・モンゴメリー氏がThe New Stackに語った。

「私たちは AI を究極の増幅器だと考えています」と彼は言います。「この最新の生成 AI は世界を完全に変えています。これはアプリケーションにとって大きな意味を持ちます。私はマイクロソフトに 25 年間勤めていますが、顧客がこれほど急速にテクノロジを採用するのを見たことはありません。1 年も経たないうちに、18,000 社を超える顧客が Azure OpenAI を使用して独自のものを構築しています。」

たとえば、Instacart は GPT-4 Turbo with Vision を使用して、ユーザーが手書きの買い物リストの写真を撮り、アプリ内で仮想リストを生成できるようにしていると彼は述べた。

「AI Studio は、生成型 AI の究極のツールキットと考えることができます」と Montgomery 氏は言います。「適切なモデル、データ、責任ある AI システムを統合することで、顧客はソリューションが安全で信頼性が高く、拡張可能であると確信できるようになります。」

Microsoft は、自社の最新の Large Language Model (LLM) に加え、 OpenAI、Meta、Nvidia、Mistral AI、Hugging Face の最新モデルのサポートを発表しました。

さらに同社は、Azure AI Services という形で Azure AI Model as a Service を発表し、「これにより、顧客は最先端のモデルをより簡単に導入、実行できるようになる」と Montgomery 氏は述べた。 Microsoft は、Prompt Flow と呼ばれるプロンプト エンジニアリング ツールもリリースしました。プロンプト フローは、Azure AI Studio と Azure Machine Learning の主要コンポーネントである、高度なプロンプト エンジニアリング、評価、および展開システムです。

OpenAIはこの分野で重要な役割を果たしており、Microsoftとも緊密に協力しているが、同社の広報担当者はThe New Stackに対し、チームはインタビューに応じられないと語った。

一方、Google は最近、Google AI Studio が遅れを取らないよう発表しました。 Google AI Studio は、開発者がプロ​​ンプトをすばやく開発し、アプリ開発で使用する API キーを取得できる無料のツールです。現在は制限内で無料で使用でき、Google によれば価格は競争力があるとのこと。

ニュースブリーフィングで、Google Labs の副社長であるジョシュ・ウッドワード氏は、Google アカウントで Google AI Studio にログインし、1 分あたり 60 件のリクエストの無料割り当てを活用する方法を実演しました。 Woodward 氏はまた、開発者が「コードを取得」をクリックするだけで、自分の作業を好みの IDE に転送する方法も実演しました。

Google はコード補完、ドキュメンテーション、チャットボットなど、さまざまな方法で社内で AI テクノロジーを活用していると、Google のデベロッパー エクスペリエンス部門の副社長兼ゼネラル マネージャーである Jeanine Banks 氏は The New Stack に語った。 「この技術を社内で応用することで、私たちは多くのことを学び、それを自社製品に活かすことができました」と彼女は語った。