生成AI活用によるソフトウェア開発の生産性向上のまとめ
こんにちは、最近は水曜どうでしょうを見返してる yudai yamamotoです。この記事は生成AI Advent Calendar 2023の15日目です。
最近ではソフトウェアエンジニアリング分野で、開発業務を効率的に行うために大規模現モデル(LLM)を利用することが増えています。ソフトウェア開発の生産性向上の文脈における、生成AI活用をまとめた記事が意外に少なかったので、具体的な事例に関して簡単にまとめてみました。
コード生成・補完
企業や開発プロジェクトにおいて、コード生成や最適化を助けるためのLLMの採用が増えています。
Github Copilot
各社で導入が進められており、その絶大な効果が多数報告されています。スタートアップだけでなく、メガベンチャーや大手企業でも全面的に導入する事例が急増しています。
コード生成特化AI
現在はコード生成に特化したモデルを各社が提供しています。GoogleがCodeyを、Amazon Web ServicesがAmazon CodeWhispererを提供しています。またMetaがCode Llamaの事前学習済みモデルを公開しています。また日本のディープテックであるELYZAも、Llama 2ベースの日本語LLMのELYZA-japanese-Llama-2-7bを公開しています。
Copilot Workspace
Copilot WorkspaceがGitHub Universe 2023で発表されました。サービス開始は2024年を予定しています。
人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。
実際にどの程度利用できるかは未知数ですが、今後のソフトウェア開発のあり方を変革していく可能性を十分に秘めていそうです。
コードレビュー
生成AIを利用することで、コードレビューを一部自動化する事例も見られるようになりました。ChatGPTを利用する比較的簡単な事例もあれば、PR-Agentのようなコードレビュー用のライブラリを利用する事例もあります。リンター +α のレベルまでの自動化は現実的な射程になってきています。
また、CodeRabbitのような内部的にChatGPTを利用したコードレビュー専門サービスも登場しています。
ドキュメント生成
仕様書や技術的なドキュメントの作成支援に関する活用事例も増えてきています。AWS Dev Day 2023 TokyoではCIとGPTを利用したドキュメント生成の自動化に関する登壇内容もありました。
メンテナンス
メンテナンスに生成AIを利用するケースも見られるようになってきました。Dosuというメンテナンス用サービスも生まれています。LangChainでも導入されており、OSSのIssue対応にDosubotが活用されています。
資料一覧
最後にお世話になった有益な記事をまとめて載せておきます。
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