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AI時代のプログラミングについてまとめてみた。

松本良太（Ryota Matsumoto）

AIサービスを活用してプログラミングをする中で、自分なりに使い方が確立してきたので簡単にまとめてみました。

開発の進め方には個人差があるので、あくまで参考程度に。

はじめに

この記事ではどのような場面でどのサービスを使うかがメインなので、プロンプトの書き方には触れていません。また、使用頻度の高い機能に絞って書いているので、各サービスの詳細はドキュメントをご確認ください。

前提

  • サービス利用料より効率化を優先。

  • コードエディタはVSCodeを使用。

  • 1人での開発を想定した内容。

使用しているサービス

※使用頻度が高い順、（）内は使用モデル名

対話回数を抑えるためにGPT-4モデルを主に使用しています。GPT-3.5より精度が圧倒的に高くスムーズに開発が進みます。

GPT-4を無料で利用できるサービスもありますが、ベータ期間限定など一時的なので使用していません。

サービス別の特徴

OpenAI Playground（GPT-4）

料金：従量課金制

  • 質問内容がAI学習に使用されないので、開発環境などの設定情報を渡したうえで質問でき、精度の高い回答が得られる。（念のため機密情報は入力しないように）

  • 対話履歴を個別で削除できるので、スレッドの任意の場所へ戻って質問できる。

  • 元々、APIの検証用サービスなので、temperature（ランダム性）などのパラメータが変更可能。

  • 使っているとAPIの仕様を理解してくるので、OpenAIのAPIを採用したアプリケーション開発時に役立つ。

  • 2021年9月までの学習データなので、ライブラリなどのバージョンが古い場合がある。

GitHub Copilot 

料金：月額10ドル

  • コメントを書くとコードの候補を提案してくれる。

  • コード補完機能の精度が高い。

  • 関連するファイルをタブで開いておくと精度が上がる。

  • クラスや関数単位のコード生成に便利。

  • VSCode拡張機能の「GitHub Copilot Lab」を使うとコード解説ができるので、理解を深めながら開発できる。

ChatGPT Plus（GPT-4・GPT3.5-turbo）

料金：月額20ドル

  • 固定料金でGPT-4を利用できるが、3時間に25メッセージまでの制限がある。

  • GPT3.5-turboを使えるので、精度は落ちるが高速で回答が得られる。

  • 質問内容がAI学習に使用されるので、機密情報を入力しないように気をつける必要がある。

  • 2021年9月までの学習データなので、ライブラリなどのバージョンが古い場合がある。

※GPT-4に制限があるので開発中の利用頻度は低いです。

利用シーンと使用するサービス

下記以外の利用シーンもありますが、頻度が高いものに絞っています。

実装方法を調べる

開発環境構築や実装手順などは「ChatGPT Plus（GPT-4）」を使用。最初に大まかな手順を提示してもらい、詳細を聞いていく流れで進めています。

対話をしながら実装する

「OpenAI Playground（GPT-4）」を使用。スレッド内の任意の場所へ戻って質問できるので、様々な方法を試しながら実装できる。未経験の開発環境や言語の場合は特にオススメです。

細かい機能の実装

「GitHub Copilot」を使用。コメントから生成する機能が便利。

エラーを解消する

「OpenAI Playground」を使用。開発環境や設定情報、コードなどを渡したうえで質問すると精度の高い解決法が得られる。

コードの解説

ChatGPT Plus（GPT3.5-turbo）を使用。コードの解説は返答が早いGPT3.5-turboが快適。または、VSCode拡張機能の「GitHub Copilot Lab」や「ChatGPT – Genie AI」も便利です。

注意している点

AIの回答には間違いもあるので、きちんと内容を確認して実装を進めています。なるべく求めている回答を得るために、必要な情報を正確に渡すように心がけています。

おわりに

今後も新サービスが続々登場して開発環境が変わっていくと思いますが、いずれにしても開発が効率化できるのは有り難いですね。今後の動きも楽しみです。

AIを活用して開発したサービス


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