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コード生成AIでできることは？メリットやおすすめツールも紹介
生成AIの発展に伴い、エンジニアの開発を支援するコード生成AIが注目を集めています。
しかし、コード生成AIにできることや種類について、あまり知らない方も多いのではないでしょうか。
本記事では、コード生成AIの概要やできること、おすすめのコード生成AIなどについて解説します。
コード生成AIについて気になっている方は、ぜひ参考にしてみてください。
コード生成AIとは
コード生成AIとは、プログラムコードを生成することに特化したAIです。
近年の自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）の進化により、人間が入力した文章（プロンプト）や既存のコードから、AIが適切なコードを出力できるようになりました。
一般的な生成AI（ChatGPTやClaudeなど）は文章生成や情報整理など幅広い用途に対応しますが、コード生成AIはソフトウェア開発に特化しているのが大きな違いです。
代表的な例としては、GitHub Copilot や Code Llama などがあります。
コード生成AIでできること
コード生成AIでできることは、主に下記3つです。
- コードの自動補完と提案
- バグやエラーの検出・修正
- ドキュメンテーションの自動生成
コードの自動補完と提案、バグ修正など、主に開発のプログラミング工程の業務効率化や品質向上に役立ちます。
実際に多くの企業でコード生成AIが導入されており、今後のプロダクト開発で欠かせないツールになっています。
コードの自動補完と提案
コード生成AIでできることとして、自動補完とコード提案が挙げられます。
プログラミングの途中で変数名や関数名を入力し始めると、AIが続きを予測して提示してくれます。
タイプ量の削減や記述ミスの防止につながるため、プログラミングの生産性向上が期待できるでしょう。
また、AIは文脈を理解しているため、単純な補完にとどまらず、開発者の意図に沿ったコードを提案します。
特に新しいライブラリやフレームワークを使う際、公式ドキュメントを毎回確認しなくても効率的にコードを書き進められるメリットがあります。
バグやエラーの検出・修正
コード生成AIは、バグや既存コードの検出・修正にも長けています。
構文エラーや変数の未定義、型の不一致といった基本的なミスだけでなく、ロジック上の不具合やパフォーマンス低下の原因となる部分も指摘してくれる場合があります。
また、単なるエラー指摘にとどまらず、修正版のコードをその場で提案可能です。
デバッグ時間が短縮されるため、品質の高いコードを効率的に仕上げることができます。
ドキュメンテーションの自動生成
コード生成AIは、ソースコードから自動的にドキュメントを生成することも可能です。
関数やクラスの説明、引数や戻り値の型などを自動で文章化してくれるため、開発者はドキュメント作成にかける時間を大幅に削減できます。
また、自然言語での説明を付与することにより、チーム内でのコード理解がスムーズになります。
特に大規模プロジェクトやリモート開発環境では、ドキュメントの整備は品質管理に大きく役立つでしょう。
さらに、多言語対応しているAIであれば、英語のコメントやドキュメントを日本語に翻訳するといった応用も可能です。
コード生成AIを使用するメリット
コード生成AIを使用するメリットは主に下記3つです。
- 開発スピードの大幅な向上
- コードの可読性や保守性の向上
- 新しい技術の学習をサポート
コード生成AIの導入は、開発プロセス全体の効率化や品質向上に直結します。
開発者は反復的で時間のかかる作業をAIに任せ、要件定義や設計など、より創造的な部分に時間を割けるようになります。
開発スピードの大幅な向上
コード生成AIによる自動補完やコード提案機能により、単純なコードや繰り返しの多い処理を瞬時に生成できます。
開発者は重要なロジック部分に集中できるため、開発スピードが向上します。
特に新しい言語やフレームワークを導入する際、ドキュメントやサンプルコードを探す時間を削減できることは、大きなメリットです。
コードの可読性や保守性の向上
コード生成AIは、一般的なコーディング規約や設計パターンを反映したコードを生成します。
プロジェクト全体でコードスタイルを統一しやすく、可読性が向上するメリットがあります。
また、コード生成AIは、リファクタリング提案や冗長な記述の削減も自動的に行うため、将来的な保守性も高いです。
新しい技術の学習をサポート
コード生成AIは、開発者が知らない文法やライブラリを使ったコード例を提示してくれるため、実際の開発を通じて自然に新しい技術を習得できます。
未経験のプログラミング言語でプロジェクトに参加する場合でも、AIが即座に正しい構文や最適な書き方を提案してくれるため、スムーズなキャッチアップが可能です。
また、生成されたコードを解析することで、実践的な知識が身につき、自己学習も効率的に進められるでしょう。
おすすめのコード生成AI 4選
コード生成AIの中から、高い評価を受け、現場で実用性のある4つのツールを紹介します。
それぞれのコード生成AIについて、特徴やポイントを理解することで、自分のプロジェクトに最適なツールを選びやすくなります。
GitHub Copilot
GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIが共同開発したコード生成AIで、VSCodeなどの主要IDEに統合して使えます。
ユーザーが数行のコメントやコードを書くだけで、続きを予測してコードを提案してくれるため、開発スピードが飛躍的に向上するでしょう。
対応言語はPython、JavaScript、TypeScript、Go、C#など多岐にわたり、幅広い開発環境で利用できます。
また、チャットでAIに質問しながらコーディングすることや、エージェントモードで効率的に作業を進めることも可能です。
Cursor
Cursorは、VSCodeをベースに作られたAI機能搭載のコードエディタであり、コードの補完や修正、リファクタリングが可能です。
また、エディタ内でAIとチャットしながら自然言語で開発を進められるため、コーディング初心者にも使いやすいです。
さらに、一度に複数のソースに対して編集提案できるため、効率的に開発を進められます。
対応言語も幅広く、AIのモデルも最新であるため、フルスタック開発に適しています。
Tabnine
Tabnineは、入力したデータをローカルで処理するため、プライバシーやデータ保護への配慮に強みがあります。
オフライン環境やプライベートクラウドで動作させることができ、企業や機密性の高いプロジェクトでも安心して利用できます。
コードの補完精度も高く、コーディング速度を大幅に向上させるでしょう。
また、コードスタイルや命名規則を学習し、チーム全体で統一感のあるコードを生成できるため、プログラミング経験の浅い開発者にも扱いやすいです。
Code Llama
Code Llamaは、Metaが開発したコード生成AIです。
自然言語からコードを生成する能力が高く、複雑なアルゴリズムやテストコードの作成にも対応できます。
また、オープンソースで提供されているため、独自にカスタマイズして社内ツールに組み込むことも可能です。
Python、C++、Javaなど幅広いプログラミング言語に対応し、プログラミング関連の質問にも強いため、学習用途で活用する方も多いです。
まとめ
コード生成AIでは、コード補完やリファクタリング、テストコード作成など、幅広い機能が用意されています。
コード生成AIを効果的に活用することで、開発スピードが向上し、ビジネスの成長を加速させることができます。
この記事で紹介した内容を参考に、コード生成AIを効果的に導入し、業務効率の最大化を目指しましょう。
