[備忘録]コード生成で生成AIを使うと生産性はあがるのか？

この記事にGAFAMが考えている結論は書いてあるので、本文はいらないんですけどね。

コード生成は当たり前、Googleの社内AIはソフト開発者の「働き方」も学ぶ

今回も生成AIをコーディングに使えば生産性はあがる。
GAFAMはもうそれをやっている。

ただ、それではnoteの記事にならないので、自分なりの経験を。
私は実はそんなにコーディングは得意ではないですが、それでも経験はあるので、コーディングの勘所はつかめていると思います。
コーディングの勘所をつかんでいる人だと生成AIを使うと生産性はあがると思います。
あくまでも個人的な感覚ですが、GitHub Copilotでコード補完を使うとそれだけでも2倍くらい生産性があがると思います。
さらにChatGPT PlusのGPT-4を使うと、仕様書からコード生成をすることができるので、さらに生産性があがると思います。
この2つは生成するコードの傾向は違うので、両方使うといいと思います。
Github CopilotはVS Code専用みたいなもので、例えばVBAだと使えないので、VBAのコーディングはChatGPT PlusのGPT-4を使うといいと思います。
それを比較してベターなコードを選べる開発者だと生産性があがることが間違いないです。

試したのはLaravelですが、ChatGPT PlusだとVBA、HTMLもできました。
ただ、VBAはWindows版とMac版の違いがあり、Mac版だと動かないコードが生成されることがあります。
まぁ、MacのMS OfficeでVBAは普通、使わないので問題にならないかと思いますが。

この生成AIを使ったコーディングは日本では拒否反応が強いです。
人間の方が生成AIよりいいコードを書くし、早いと思われています。
生成AIをコーディングで使う時の一番の問題は、基礎力のないプログラマーでは生成AIのプロンプトを使ってコーディングができないことです。
基礎力のあるプログラマーだとプログラムの仕様を言語化できるので、プロンプトを簡単に作れます。
ここが日本で生成AIを開発現場に導入する一番の壁になると思います。
生成AIを使いこなせない開発者が多いのが日本では問題。