過去数年間、人工知能 (AI) ツールの人気はかつてないほど高まっています。企業、教育機関、非営利団体、社会福祉団体、さらには個人も、さまざまなタスクを達成するためにさまざまな AI ツールを活用しています。
これらのツールは、情報の検索、テキスト コンテンツの生成、画像の作成、数学的計算の実行、コードの記述に使用されています。プログラミングは、AI モデルの有用性が容易にわかる領域の 1 つです。AI ツールを使用して、コード スニペットや関数全体を記述できます。その方法を見てみましょう。
コード作成のための AI モデルの機能
コード生成ツールが利用できるようになったため、コーディングに AI を使用できます。ただし、これらのツールは完全なコードを書くためではなく、プログラマーの作業を支援するために最適であることを理解することが重要です。
つまり、コード生成に関しては AI ツールにすべての作業を任せることはできませんが、次の目的には使用できます。
- 部分的に書かれたコードの補完: AI を搭載したコード エディターは、機械学習アルゴリズムを利用してコード パターンを分析します。これにより、スニペットを予測して提案として提供できるため、コーディング プロセス全体の効率が向上します。さらに、このようなツールを使用すると、最適なコーディング プラクティスを習得するのにも役立ちます。
- コードの自動生成:プロンプトの助けを借りて、AI ツールを使用してスニペットを生成したり、コード関数を自動的に完了したりできます。これは、特に日常的な反復タスクの場合、コードを書くときに多くの時間を節約できるため、開発者にとって非常に有益です。
- コードのリファクタリング:コーディングに AI ツールを使用するもう 1 つの方法は、すでに記述されたコードを改善することです。このようなツールを使用すると、コードを分析して、コードの読みやすさを向上させ、機能を向上させるための提案を得ることができます。
- バグの検出と修正の適用: AI ツールを使用してコード内のバグを見つけ、コードが使用される前に修正することができます。これにより、開発サイクルがより効率的になり、後でデバッグに時間を浪費することを避けることができます。
AI生成コードとローコードおよびノーコードの違い
AI を使用してコードを記述することは、ローコードおよびノーコードのコード生成に似ています。これら 3 つはすべて、少ない労力で迅速にコードを記述するのに役立ちます。ただし、ローコードおよびノーコードのツールが機能するには、さまざまなコンポーネントの事前構築されたライブラリとテンプレートが必要です。
これらは、コーディングの経験やスキルがない人向けに設計されており、直感的なドラッグ アンド ドロップ コントロールを備えた使いやすいインターフェイスを提供します。これらを使用すると、非表示のままになっている実際のコードを操作することなく、アプリケーションを作成および変更できます。
一方、AI コード生成ツールにはコンポーネント ライブラリやテンプレートは必要ありません。代わりに、ユーザーが自然言語で提供するプロンプトを使用して、コード関数やスニペットを提案します。ノーコード ツールやローコード ツールは企業や非プログラマー向けに設計されていますが、AI コード生成ツールはプロの開発者も使用できます。
AIを使ったコーディングの利点
コーディングに AI の助けを借りると、いくつかの利点があります。
- 開発をスピードアップして時間を節約: AI ツールは、反復的な日常的なタスクを自動化するのに役立ち、コーディング時に優先度の高い目標に集中できるようにします。さらに、メニューやフォームの生成などの低レベルのタスクの労力を軽減するのに役立ちます。これにより、多くの時間が節約され、開発プロセスが加速され、プロジェクトの完了が早まります。
- エラーの削減に役立ちます: AI は、コードを書く際の手順を標準化するのに役立ち、人為的エラーの可能性を減らすことができます。たとえば、タイプミスなどの小さなエラーは日常的なタスクでよく発生しますが、AI を使用すると、そのようなタスクを非常に正確に実行するため、これを回避できます。
- 開発者以外の人でもコーディングが可能: AI コード ジェネレーターの最大の特徴は、おそらく、プログラマー以外の人や一般ユーザーでも簡単にプログラムを開発できることです。このようなツールにプロンプトを入力するだけで、プログラムに必要なコードが生成されます。そのため、コーディングのスキルや知識がない人でも、AI を使ってコードを書くことができます。
コーディングに最適な AI ツール
次のような、コード スニペットや関数全体を記述するために使用できる AI ツールがいくつかあります。
Githubコパイロット
Copilot は、OpenAI の Github リポジトリから公開されているコードを使用して作成されており、膨大なデータセットにすばやくアクセスできます。仮想プログラマーとして機能し、コードのデバッグ、改善、さらには完全なコードの作成に役立ちます。また、コード内のエラーを検出し、エラーを削除するための提案を提供することもできます。Copilot は、最も一般的に使用されている開発環境で動作し、Visual Studio および Visual Studio Code の拡張機能を提供し、コード内のセキュリティの問題を特定できます。また、コードをより簡単に理解するのに役立つコメントも提供します。
チャットGPT
ChatGPT は OpenAI が作成した最も人気のある AI チャットボットで、情報の検索、コンテンツの生成、そしてもちろんコードの記述など、さまざまな目的に使用できます。他の多くの AI コード生成ツールと比較して、ChatGPT はより会話的で、より人間らしいサウンドです。ChatGPT の最新バージョンは GPT-4 上で実行されるため、新しいコードを記述して説明することができ、Python でコードを記述する際のパフォーマンスが大幅に向上します。
ただし、他の AI モデルによって生成されたコードと同様に、ChatGPT によって提供される出力を手動で確認および編集する必要があることを理解することが重要です。
タブナイン
Tabnine は Codota によって作成されたコード ジェネレーターで、機械学習を使用してコードの完成、エラーの特定、コード作成プロセスの高速化を支援します。パーソナライズされた提案を提供したり、コードを自動的にインデックス化したりすることもできます。この AI コード ジェネレーターのその他の機能には、一般的な開発環境とのインターフェイス、構文の強調表示、自動生成されたテストなどがあります。
Tabnine のもう 1 つの利点は、オープンソース ツールであり、Sublime Text、Atom、VS Code などのコード エディターと統合できることです。Google や Facebook などの大企業も、コード生成に Tabnine を使用しています。
コードT5
CodeT5 は、特定のプロジェクト用のコードを生成するために開発された OpenAI のもう 1 つのコード ジェネレーターです。このオープン ソースの AI コード ジェネレーターは無料でアクセスでき、JavaScript、Python、Java などの複数のプログラミング言語をサポートしています。また、必要に応じてオフラインとオンラインの両方でアクセスできます。
CodeT5 が特別なのは、関数の概要を自然言語で記述できることです。また、使いやすいグラフィカル インターフェイスもあり、Github ドキュメントを通じて統合できます。
Google ジェミニ
Google Gemini (旧称 Google Bard) は、コードの作成に役立つ AI ツールを探している場合のもう 1 つの選択肢です。新しいコードを生成し、説明し、デバッグも支援します。Gemini は、Java、Python など 20 を超えるプログラミング言語で使用できます。
ChatGPT と同様に、Google Gemini には無料版と有料版の両方が用意されていますが、どちらもコードの作成に使用できます。Android デバイスでもアクセスでき、これも他のコード ジェネレーターにはない利点です。
コーディ Sourcegraphより
Cody は、大規模言語モデル (LLM)、Sourcegraph コードの専門知識、および Sourcegraph 検索を利用してコードを検索、解釈、および生成できる包括的なコーディング ツールです。コードベース全体を理解し、クエリに回答し、コードを生成できます。個人使用のコードを作成する場合は、Cody を無料で使用できます。
Cody は、プロンプトを入力するときに入力内容を予測してスニペットを提供し、エラーを見つけて修正し、自動コードレビューを提供し、すべての言語で動作します。また、AWS 暗号化などの強力なセキュリティ機能も備えています。
これらは、コードの作成を支援するツールであり、それ自体がコードを作成するツールではありません。また、AI Software Engineer Devin という、それ自体がコードを作成できる新しいツールも登場しています。ただし、まだ広く利用できる状態ではありません。詳細については、以下をご覧ください。
ChatGPT を使ってコードを生成する
上記ではコーディングに最適な AI ツールをいくつか紹介しましたが、AI を使用して自分でコードを書きたい場合は、OpenAI の ChatGP が最適な選択肢の 1 つで、これも無料で使用できます。これは非常に強力でありながら使いやすい優れたツールです。そのため、事前の経験を必要とせずにコーディングに使用できます。
- Web ブラウザを起動し、ChatGPT Web サイトにアクセスします。
- すでにウェブサイトにアカウントをお持ちの場合は、そのアカウントにサインインしてください。そうでない場合は、アカウントを作成してログインしてください。
- 次に、コードの目的を決める必要があります。ChatGPT は、特定の機能を実行したり、日常的なタスクを実行したりするコードを記述できます。たとえば、AI モデルに任意の Web ページの記事を要約させたいとします。チャット ウィンドウで、次のようなプロンプトを入力し
write a code for summarizing the article on this page,https://www.journalofdemocracy.org/articles/ai-and-catastrophic-risk/、「Enter」キーを押します。
- ChatGPT では、コード生成プロセスを一連のステップに分解し、各ステップで何が行われるかを説明していることがわかります。下にスクロールすると、AI モデルによって生成された Python コードが表示されます。コードのパラメーターと必要な出力に注目してください。モデルに提供する情報が多いほど、結果は良くなります。
ChatGPT でライブラリとリソースを探索する
以前は、Web ページのデータを抽出するには、異なる HTML タグ間のテキストを見つけて抽出する必要がありました。しかし、AI ライブラリを使用すると、コーディングに必要なデータをすばやく抽出して要約できます。ライブラリは、特定の目的に使用できるコードの一部です。
- ChatGPT チャット ウィンドウでプロンプトを入力し、コードが特定の機能を実行するために必要なライブラリに関する情報を AI モデルに提供するよう依頼します。たとえば、次のように入力できます
what libraries are needed for a code that summarizes content on different webpages。
- 「Enter」キーを押すと、ChatGPT は必要なライブラリを通知するだけでなく、インストール方法も説明します。
- 適切なライブラリを見つけて選択することは、優れたコードを書くために非常に重要であり、AI はそれを行う時間を大幅に節約するのに役立ちます。必要に応じて、応答をさらにカスタマイズすることもできます。たとえば、ChatGPT に質問すると
which of the libraries you mentioned are free or do not require licensing?、AI モデルが回答を提供します。
- 同様に、ChatGPTにさまざまなコーディングライブラリに関する情報、それらの違い、そしてあなたのコーディングニーズに最適なものについて尋ねることができます。次のようなプロンプトを入力します。
which would be the most suitable library for creating summaries of web page news articles?
- Windows の場合は「Enter」キー、Mac の場合は「Return」キーを押すと、ChatGPT が質問に回答します。
- ライブラリの使い方がよくわからない場合は、必要に応じて ChatGPT にライブラリの使い方を尋ねることもできます。入力し
explain how to use the transformers libraryて「Enter」キーを押します。
- ChatGPT は、あなたが言及したライブラリの使用方法について、段階的な手順を提供します。
さまざまなプロンプトを使用すると、実際のコーディング部分に進む前に、ChatGPT などのツールから必要な情報を取得できます。ChatGPT などのツールを使用すると、さまざまなシステムとリソースを統合できます。これは、優れたコードを作成するための重要な要素です。
AIにサンプルコードを書いてもらう
ChatGPT を使用してコードを記述するには、同じチャット ウィンドウで続行するか、新しいチャット ウィンドウを開きます。
- チャット ウィンドウに、 のようなプロンプトを入力します
Write a small function called summarize_article using the transformers library. The function should be able to summarize text articles while ignoring embedded ads and other items and should use complete sentences. Keep the code short and simple。
- 「Return」キーまたは「Enter」キーを押すと、ChatGPT は生成を要求したコードを提供します。
- 基本的なコードが記述されると、ChatGPT がすでにすべての面倒な作業を行っているため、必要に応じて手動で簡単に編集および改良できます。
コード作成に AI を使用する際の制限
AI はコードを簡単かつ迅速に記述するのに役立ちますが、知っておくべき制限や問題がいくつかあります。
- 残念ながら、このようなツールの使用に慣れていない場合、特にコーディングの知識が限られている非プログラマーにとっては、このような間違いを検出するのは非常に困難です。そのため、AI によって生成されたコードを使用する前に確認することが重要です。
- 不要なコードを使用したくなるかもしれません: AI は人間よりもはるかに速くコードを生成できるため、適切な知識がないままコードを使用したくなるかもしれません。コードを使用する前にまずコードを理解し、必要に応じて編集して改良し、長期的なメンテナンスを行うことが重要です。
- セキュリティが損なわれる可能性があります:コードを作成する際、AI ツールは速度と効率性を重視しますが、それによってコードのセキュリティが損なわれることがあります。プログラムを保護するためのさまざまなセキュリティ対策が見落とされ、悪意のある攻撃に対して脆弱になることがあります。そのため、プロンプトを微調整して調整し、コードのセキュリティを確保する必要があります。
- 生成されたコードには盗作の問題がある可能性があります: AI ツールは人間が書いたコードでトレーニングされているため、既存のスニペットやブロックに非常によく似たコードを生成することがよくあります。プログラムでそのようなコードを使用すると、盗作の問題により法的問題が発生する可能性があります。これを防ぐ最善の方法は、さまざまなオンライン リポジトリでコードをチェックして、完全にオリジナルであることを確認することです。
AI コード生成のベスト プラクティス
AI を使用してコードを書くときに従うべきベスト プラクティスをいくつか紹介します。
- AI にコンテキストを提供する: AI ツールから有用な情報を取得するには、プロジェクトに関するコンテキストを提供する必要があります。AI モデルは、コードの目的と必要な出力が何であるかを認識する必要があります。インポート ステートメント、主要な関数と変数の定義、コメントの追加を通じて、必要なコンテキストを提供できます。そうすることで、AI はプロジェクトに応じて提案を調整できるようになります。
- 必要に応じて編集する: AI ツールは、必ずしもニーズに完全には合わない提案を提供する場合もあります。そのため、提案を盲目的に受け入れるのではなく、常に確認して編集する必要があります。
- 意図に焦点を当てる:細かい点にこだわるのではなく、意図に焦点を当てる必要があります。詳細が希望どおりでなくても、意図に一致するコードを評価して承認します。したがって、小さな改良にこだわるのではなく、ロジックを前進させるようにしてください。
- コードレビューを活用する: AI コード生成ツールはコードの作成に役立ちますが、最良の結果を得るには手動でレビューすることが重要です。AI で生成されたコードに問題やバグなどがないか同僚に検査してもらい、さらに改善して完成させることができます。
- 学習時間を与える: AI ツールと人間の類似点の 1 つは、どちらも学習と適応に時間が必要であることです。優れたコードを書くには、AI アシスタントに学習時間を与えて、目的と方法論を理解できるようにすることが重要です。学習するにつれて、AI アシスタントはより優れたものになり、より有用な結果を提供します。
AI ツールが日々強力になっていることは明らかです。以前は、部分的に書かれたコードを完成させることしかできませんでしたが、今では ChatGPT などのツールに、微調整や改良だけで済むオリジナルのコードを作成するように依頼することもできます。
AI を使用してコードを書くときは、完全な情報を与え、各ステップを指定するようにしてください。出力として何が欲しいかを正確に伝えれば、あとは AI が処理します。最初は少し実験する必要があるかもしれませんが、AI でコードを書く方法を習得すれば、節約できる時間と労力はそれだけの価値があります。
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