ジェットブレインズAIのディレクター、Vladislav Tankov – インタビュー・シリーズ

Vladislav Tankovは、ジェットブレインズAIとGrazie製品の開発を指揮するAIディレクターであり、ジェットブレインズIDEのAIアシスタントを担当しています。

JetBrainsは、ソフトウェア開発者とチームのための知能化された、生産性を高めるツールの作成に特化したグローバルソフトウェア企業です。

ジェットブレインズAIとその主な目的について概要を提供できますか?

私たちは、AIの出現により、ソフトウェア開発の世界が急速に変化していることを認識しています。そこで、ジェットブレインズAIという、モダンな開発者向けの包括的なAIパワードツールのスイートを開発しました。

ジェットブレインズAIは、さまざまな大規模言語モデル（LLM）を利用し、ジェットブレインズIDE全体でシームレスに動作します。このAIのプロジェクトへの統合により、以下のような利点があります：

• コーディング中に追加ツールを開く必要がありません。
• 私たちのAIサービスにより、現在および将来、最新のLLMにアクセスできるようになり、提供元の調査や切り替えの手間がなくなります。

また、セキュリティも確保されています。私たちの製品では、LLMに送信されるデータは必要最小限に抑えられており、ジェットブレインズおよびサービス提供者は、顧客のデータやコードを使用して生成モデルをトレーニングすることはありません。

ジェットブレインズAIの主な機能は何ですか?それらは他のAIパワード開発ツールとどのように異なりますか?

私たちは、すべてのモダンLLMプロバイダーで最高の品質を提供するために、独立して取り組んでいます。これは、さまざまなモデル（私たちの独自モデルを含む）を組み合わせて使用し、プライバシーに重点を置くことで実現しています。

例として、AIアシスタントの機能を紹介します。以下の機能を強調したいと思います：

• マルチラインコード補完: コードが簡単に完成することを想像してみてください。この機能は時間を節約するだけでなく、ゲームチェンジャーです。コード補完は、1行またはコードブロック全体を自動で補完し、独自のコーディングスタイルと命名規則に従っています。
• エディタ内コード生成: この機能により、エディタ内でテキストの説明から実際のコードスニペットを生成できます。コードの流れを妨げることなく、アイデアを実現できます。
• コンテキストアウェアAIチャット: この強力なツールは、IDEにシームレスに統合されており、いつでも開発者を支援します。質問したり、複雑なコードを説明したり、タスクを繰り返したり、ファイルや使用状況を検索したりできます。

その他の機能については、こちらを参照してください。

ジェットブレインズAIで使用される機械学習モデルについて説明できますか?それらはIDE内でどのように実装されていますか?

ジェットブレインズAIは、OpenAI、GoogleのLLM、および私たちの独自モデルを利用しています。さらに、IDEの機能で収集したプロジェクト全体のコンテキスト情報をプロンプトに追加し、モデルが生成する応答をプロジェクトに特化させます。

例えば、コード補完機能は、社内モデルとクラウドベースのマルチラインバージョン、ローカルのシングルラインバージョンを使用しています。両方のバージョンは、IDEに合わせて調整されたデータセットでトレーニングされています。

ジェットブレインズAIは、コードの提案や補完においてコンテキストをどのように認識していますか?

私たちは、コード分析ツールの専門知識を活かし、AIがコードベースを包括的に理解できるようにしています。コードインサイトを使用してプロジェクト構造に関する情報を取得し、コンテキストを強化します。また、LLMがプロジェクトを独自に調査できるツールを提供し、コードインサイトをトレーニング段階でモデル性能を向上させるために使用しています。

これらの分野での深い理解の組み合わせにより、AI機能におけるリーダーシップを確立しています。

ジェットブレインズAIアシスタントは、開発者の認知負荷をどのように軽減しますか?

最新の調査によると、大多数のユーザーがジェットブレインズAIアシスタントを使用してポジティブな結果を経験しています。

ジェットブレインズAIアシスタントは、開発者の体験を向上させ、生産性、幸せ、満足度を高めています。77%のユーザーがより生産的であると感じており、75%のユーザーはジェットブレインズIDEの体験が向上し、66%のユーザーはワークフローに満足しています。

さらに、調査では、ジェットブレインズAIアシスタントが開発者のパフォーマンスを向上させていることがわかりました。78%の回答者が情報検索に費やす時間が減り、71%の回答者がタスクをより迅速に完了でき、55%の回答者がより面白いタスクに時間を割くことができているという結果が出ました。

ジェットブレインズAIアシスタントは、効率と集中力を高めます。58%の回答者がタスクをより少ない精神的労力で完了でき、49%の回答者が集中力とフロー状態に入る能力が向上していることがわかりました。

ジェットブレインズAIは、コード生成、リファクタリング、ドキュメント作成においてどのような進歩を提供していますか?

ジェットブレインズAIは、複数のジェットブレインズ製品と深く統合されており、IDEやチームツール内でAIパワードされた支援の利点を享受できます。

集中力を妨げる要素やコンテキストの切り替えを排除することで、日常の開発ワークフローを最適化し、ルーチンタスクを委託し、生産性を向上させ、コードの品質を妥協することなく高めることができます。

質問で触れた各活動について説明します：

• コード生成： 前述のように、ジェットブレインズAIにより、簡単な説明から機能的なコードスニペットを迅速に生成できます。プロジェクトの標準に従ったコードブロック全体を生成する機能は、繰り返しのパターンやボイラープレートコードに特に役立ちます。
• リファクタリング： AIリファクタリングは現在進行中ですが、すでにコンテキストアウェアでコードベースと完全に統合されています。完璧にするまで継続して改良していますが、IDEの組み込みリファクタリングを活用できます。ジェットブレインズは、ベストインクラスのリファクタリングで知られており、マーティン・ファウラーによって称賛されています。
• ドキュメント作成： ジェットブレインズAIは、コードとプロジェクト内のコメントに基づいて、正確で包括的なドキュメントを自動生成します。この機能により、チームは常に信頼性が高く、適切に文書化されたコードを使用できます。

ジェットブレインズAIは、特に大規模言語モデルとやり取りする際に、データのセキュリティをどのように確保していますか?

私たちは、厳格なセキュリティとプライバシーの原則に従うLLMプロバイダーとのみ協力しています。ジェットブレインズAIで使用されるLLMは、顧客の入力を生成モデルをトレーニングするために保存または使用しません。私たちの独自モデルを開発する際にも、これらの基準を遵守しています。

ジェットブレインズとGoogle CloudのGeminiモデルをジェットブレインズAIアシスタントに統合する最近のパートナーシップについて説明できますか?これは開発者にとってAIアシスタントの機能をどのように強化しますか?

ジェットブレインズAIアシスタントが他のAIアシスタントと異なるのは、各タスクに最も適したLLMを選択できることです。これにより、開発者は創造的なコーディングに集中し、AIが繰り返しのタスクを処理できます。

私たちは、Geminiを市場でリーダー的なLLMの1つと見なしています。Google (GOOGL ) CloudのVertex AIで動作するGemini 1.5 ProとGemini 1.5 Flashは、ジェットブレインズAIアシスタントの新しいユースケースを解放し、長いコンテキストウィンドウ、先進的な推論、優れたパフォーマンスを提供します。Gemini 1.5 Flashは、高ボリュームのコスト効率と低遅延が重要なユースケースで役立ちます。

ジェットブレインズは、AIアシスタントが開発者の進化するニーズを満たすようにするために、どのようなステップを講じていますか?

私たちは、革新的な解決策を求め、業界のリーダーと新興企業と協力して、AIと機械学習の最新の進歩を評価し、統合して、ツールを最前線に保っています。

私たちは、将来の関連性を確保するために、独自のモデルを開発するための研究に多大な投資をしています。AI研究コミュニティに積極的に参加することで、新しいトレンドとテクノロジーに関する早期の洞察を得て、迅速に適応し、最新の進歩をAIツールに実装できます。また、開発者コミュニティからのフィードバックを継続的に収集して、提供を磨き、開発者の実際のニーズに沿ったジェットブレインズAIの進化を促しています。

ジェットブレインズAIが将来のソフトウェア開発業界に与える影響について、どのような見通しですか?

私たちは、AIがソフトウェア開発のランドスケープを革命的に変えることになることを信じており、ジェットブレインズAIはこの変化において重要な役割を果たすことになります。

現在、コード生成や生産性の向上を支援する小さな機能から始めていますが、これは始まりに過ぎません。

将来的には、AIは単にルーチンタスクを支援するだけでなく、開発プロセスの一部となり、複雑な課題に取り組むことになります。開発者は、AIエージェントによって生成されたコードを人間が生成したコードよりも多くレビューし、改良することになります。このシフトにより、開発者の役割が再定義され、開発者はAIを信頼できるコラボレーターとして、高レベルの問題解決とイノベーションに集中できるようになります。

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