AIコード生成の未来はパーソナライゼーションである理由

マッキンゼーによると、GenAIの経済的影響は、製品開発とコード自動化の分野で最大であり、900億ドルの影響がある。

コード自動化、コードパーソナライゼーション、その潜在性について深く掘り下げてみましょう。

2024年のGenAIとコード自動化の現状

2023年、ChatGPTとGithubのコーディングアシスタントであるCoPilotが、コーダーの中で主流になりました。GPTや同様のモデルは、LLM（大規模言語モデル）がコードを生成、完了、リファクタリング、変換することが非常にうまくできることを示しました。

現在、さまざまなコーディングアシスタントがあります。CoPilotはカテゴリのリーダーと見なされますが、さまざまな専門分野を持つGenAIコーディングアシスタントもあります。いくつか名前を挙げると、

• Animaはフロントエンドに特化しており、デザインをコードに変換します（例：FigmaをReactに変換する）

• Codiumはテストの作成とプルリクエストの管理に特化しています

• Replitはオンラインの共同IDEを提供し、専用のAIアシスタントを備えています

• Tab9はエンタープライズ向けのオンプレミス、高度にセキュアなソリューションを提供します

CoPilotのライバルは頻繁に発表されており、例えば、magic.devやPoolsideがあり、より優れたパフォーマンスとエクスペリエンスを約束しています。モデルは継続的に進化しており、GPT5は間もなく発表される予定であり、LlamaCodeは高性能なオープンソースモデルを提供し、ファインチューンされたバージョンがHuggingFaceのコードモデルランキングに登場しています。これは、LLMを使用したコード自動化の始まりにすぎません。

Githubによると、CoPilotは開発を55%高速化します。調査によると、Animaのユーザーはフロントエンドのコーディング時間を最大50%削減できると報告しています。ケーススタディでは、UXの観点から見て、デザイナーと開発者間のやり取りを減らし、製品の品質を向上させることができました。

AIコードパーソナライゼーション

JavaScriptは最も人気のあるコード言語であり(Github 2023)、Reactは最も人気のあるJavaScript Webフレームワークであり、40%以上の開発者によって使用されています(Stackoverflow 2023)。

100の異なるエンジニアリングチームがReactをベースに構築したとします。すると、100の異なるコーディングスタイルを見つけることになります。チームごとに異なるコーディング方法があります。

各チームには独自のテクノロジースタック（ソフトウェアアーキテクチャで使用されるテクノロジーのセット）があります。Next.jsなどのオープンソースライブラリを使用してパフォーマンスを最適化するチームもあります。Radix、MUI、AntなどのUIフレームワークを使用するチームもあります。Reactを使用するチームは、React Query、Redux、Mobxなどのステート管理パッケージを追加する必要があります。また、人気のあるオープンソースJavaScriptライブラリは数千あります。

さらに、同じ機能を達成する方法は多数あります。チームによってはCSSグリッドレイアウトを好み、チームによってはFlexレイアウトを好み、同じ結果を達成します。構文の好みもあります。クラシックJavaScript関数を使用するチームもあり、矢印関数を使用するチームもあります。キャメルケース、ケバブケースなどの命名規則もあり、コンポーネントや関数の命名方法もさまざまです。オープンソースコンポーネントをラップしてコードインターフェイスが同じに見えるようにする方法も無数にあります。

特定のプロジェクトでコードを書く場合、各開発者はそのコードベースのルールと規則に従います。

AIがエンジニアリングチームのコーディングで重要な役割を果たすには、チームと同じようにコードを書く必要があります。つまり、AIにはコードをカスタマイズしてパーソナライズするための多くのコンテキストが必要です。

エピローグ：AIコード生成の潜在性

私たちはまだGenAIの能力の表面を掻き傷つけるにすぎません。

GenAIモデルについて議論する際には、パーソナライゼーションをモデルに最適なコンテキストを与えることと見なします。既存のコード、UX、ユーザーの仕事についての優れたコンテキストを与えることで、より優れた結果が得られます。GenAIモデルを最大限に活用するには、それらを「旧来の」アルゴリズムやヒューリスティックと共に動作するサポートシステムを備えた製品としてパッケージ化します。これが、AIを最大限に活用する方法です。

ソフトウェアは、生産性、利益率、GDPを高めることで、世界をさらに速く食べ続けるでしょう。

自動化を採用するCEO、ITリーダー、PMリーダーは、チームが2倍、または5倍速くデリバリーできるようにし、競争上の優位性を獲得することができます。製品をより迅速に、かつ低コストで市場に投入することで、企業の利益率が高まり、最終的にはテクノロジーからのGDPが増加します。

ソフトウェア開発のコストが低いということは、ソフトウェアがより多くの問題を解決できることを意味します。以前はROIがマイナスだったものが、ROIがプラスになる可能性があります。ニッチな問題を解決するソフトウェアは、開発コストが80%削減された場合に価値があるかもしれません。

より多くの人がコードを書き、より速くコードを書くでしょう。GenAIエージェントはコードを生成、テスト、デプロイし、人間は創造的な部分、より多くのアーキテクチャとUXを開発するでしょう。現在のコーディングとは異なる、より抽象的なレベルの開発が進化するでしょう。将来的には、より多くの開発者のポジションが見込まれるでしょう。