手作業によるコーディングの時代は完全に終わったのでしょうか？そう考える IT プロフェッショナルもいます。米国の 319 人の IT プロフェッショナルを対象とした当社の最新調査によると、IT ワーカーの 72% が開発プロセスで AI が生成したコードを使用しています。バグの自動検出からオリジナルのコードスニペットの生成まで、ソフトウェア開発では人工知能 (AI) ができないことはほとんどありません。
経験豊富なテクノロジー専門家は、AI が定型的あるいは反復的なコーディングタスクに対応できることを知っていますが、最新の調査によると、その影響はコード作成、最適化、テストなど、さらに複雑なプロセスにまで拡大していることが明らかになっています。この画期的なテクノロジーは、開発期間の短縮と、より堅牢で信頼性の高いソフトウェアを実現してくれるのです。
当社は、IT プロフェッショナルを対象に調査を行い、AI がどのように IT 部門に変革をもたらしたかについて、特に開発とコーディングにおける AI の使用について明らかにしました。回答者によると、コーディングにおける生成 AI の使用は増加しており、その勢いはすぐに止まることはないようです。
- IT ワーカーの 72% が AI の生成したコードを自身の役割で使用している。
- IT ワーカーの 30% 以上がコード生成は AI の最も価値のある機能であると回答。
- 正確性に対する懸念はあるものの、見通しは肯定的。回答者の 3 分の 1 以上が生成 AI のコードは「非常に正確」と評価。
- IT ワーカーの 50% 以上がコーディングの未来には AI が不可欠と考えている。
当社調査の回答者によると、生成 AI によるコードは米国の 300 万人の IT プロフェッショナルの間で広く採用されています。調査対象のプロフェッショナルのうち最も高い割合 (34.8%) を占めたのは、AI が生成したコードを開発プロセスで広く使用しているという回答です。さらに、21.94% がときどき使用する、15.05% が使用することもあると回答しています。合計すると、実に 72% にのぼる IT ワーカーが自身の役割で AI を使用していることになります。
さらに、現在 AI を使用していないという回答者の一部 (10.66%) も、導入を計画していると言います。チーム全体で AI を導入する際の潜在的な障壁には、このテクノロジーに財務投資する意欲がない、または財務投資ができない、チームが AI を活用する準備ができていない、組織が生成 AI の価値を認識していない、などがあります。強力な生成 AI ツールの導入率を高めるための解決策の 1 つとして考えられるのは、将来的にこのテクノロジーにアクセスするための敷居を下げることです。
この急成長するテクノロジーは、あっという間に私たちの生涯を通じて最も刺激的で変革的なテクノロジーの 1 つになりました。実際、開発者の 72% がすでに AI を使用してコードを作成しています。
AI は過去数年間にわたり熱い議論を巻き起こしてきたトピックですが、このデータが物語っているのは、IT とテクノロジーの分野全体における AI 導入の著しい増加傾向です。AI の倫理に関する懸念、生成 AI の使用に否定的な意見、テクノロジーに関して一般的に言及されるその他の問題などにもかかわらず、データが明らかに示しているのは、テクノロジーワーカーの多くが、コーディングや開発などの複雑なプロジェクトで AI を使用している、あるいは使用を開始する予定があるということです。
これは、革新的なテクノロジーチームにとって、疑問と課題の両方をもたらします。ご自身の所属する組織は AI を使用していますか？使用していない場合、特に競合他社がすでに使用している場合は、業界で遅れを取る可能性があります。すでに AI でのコード生成を使用しているなら、まずは一安心です。しかし、このツールでもっとできることはありませんか？
テクノロジーにおけるコーディングのための生成 AI の可能性は無限に広がっています。このイノベーションが実現できることの全貌は、私たちにはまだ見えていないのです。
AI を使用している 72% の IT ワーカーは、どのようなプロジェクトに AI を使用しているのでしょうか？意外かもしれませんが、データが示しているのは、AI が最もよく使用されているのは新しいコードの作成やテストであり、既存コードの編集だけではないということです。テクノロジーワーカーが挙げている主な用途は、コード生成 (37.62%)、バグ検出 (35.42%)、自動テスト (34.48%) です。
開発における一般的な生成 AI の用途には、次のようなものがあります。
- コードの作成と合成：優れたコード AI ツールは、明確な指示とドキュメントに基づいて、コードブロック全体や機能全体を生成することができます。
- オートコンプリート：Gmail やテキストメッセージングの予測テキストと同様に、アプリやツール内では、ユーザーが入力した内容に合わせて AI がコードの次の部分を提案できます。
- テンプレート生成：多くの開発者はコード AI を使用して、CRUD 操作や API エンドポイントなどの一般的なパターンの定型コードやスニペットを作成しています。
- エラーの検出と修正：AI コード用の専用ツールは、既存コードのエラーを自動的に特定し、修正を提案することができます。
- パフォーマンスの最適化：AI はコードを分析して、速度、メモリ使用率、その他のパフォーマンス測定基準の最適化を推奨できます。
- 最新化イニシアチブの支援：レガシーアプリケーションを依然として使用している企業にとって、最新化は多大な時間を要する可能性があります。2024 年の Gartner 社のレポートによると、AI はこれらのレガシーアプリケーションを解釈して代替アプリを作成する支援ができるため、コストを最大 70% 削減できます。
ここに挙げた提案の多くは QA とテストに関連していますが、AI の使用は QA の他にも大きく広がっていることを理解しておくことが重要です。IT プロフェッショナルの 31.35% がコードの編集とレビューに AI を使用し、33.86% がパフォーマンスの最適化に AI を使用していますが、ほとんどの IT プロフェッショナルは AI を使用してコードを作成しています。
この AI コード作成への移行は非常に興味深い動向です。エンドユーザーがテクノロジーの使用に比較的熟練していることが多く、少なくとも基本的な開発スキルを持っている IT 部門でさえ、コードの作成と改善に AI を好んで使用していることを示しています。これは、AI があらゆる種類の開発においてチームの効率を最大化する上でいかに役立つかを雄弁に物語っています。
コード生成に AI を使用することをまだ検討していないなら、現在のタスクに対するチームの効率を高め、新しい問題をより迅速に解決するための大きな機会を逃すことになります。Harvard Business School によると、高度なスキルを持つ従業員が生成 AI をその能力の範囲内で活用すると、生産性を最大 40% 向上させることができます。特に IT のように競争が激しく、急速に変化している業界では、このようなメリットをみすみす見逃すことはできません。
AI に関してよくある議論に、生成された出力が正確かどうかという問題があります。当社の調査によると、IT ワーカーの 3 分の 1 以上が、AI が生成したコードは正確度が高いと回答しています。この結果は懐疑派にとって驚きかもしれません。IT ワーカーの 33.86% が AI の生成したコードは非常に正確であると評価し、21.63% がほぼ正確であると評価していることから、AI の現在の機能に対する信頼が如実に表れています。
とはいえ、正確さは AI コードを実装する際の最大の課題でもあります。回答者の 46.08% が、正確さが主な課題であると回答していますが、コードに一貫性がないと回答したのはわずか 10.34%、不正確であるという回答は 0.63% という驚異的な少なさでした。もちろん改善の余地はあるとはいえ、全体的には肯定的な結果となっています。
このデータは、AI または生成 AI を開発プロジェクトに導入するかどうかをまだ決めかねている人にとっては背中を押すものになるはずです。AI が生成したコードは、その側面を強く懸念している人ですら認めざるを得ない、高い正確性を示しています。2025 年には、AI は開発者のツールボックスのなかでも信頼できるツールになる可能性があります(そしてそうなるはずです)。
プロセスのどの部分にいつ AI を追加すればいいのかがわからない場合は、小さな反復的タスクから始めてみるとよいでしょう。オートコンプリートやデバッグなど、AI が付加価値をもたらすタスクを特定します。コーディング AI の使用に慣れたら、この新しいツールをその後のすべてのプロジェクトとプロセスに展開できます。
最後に、最も難しい質問をしました。「AI は将来、従来のコーディングスキルのニーズに取って代わるでしょうか？」その結果、専門家の意見はさまざまであることが判明しました。ほとんどの開発者 (46%) が思い描いているのは、AI は人間のスキルを補完するが、やはり人間による判断が重視される未来です。
しかし、IT プロフェッショナルの中にはさらに楽観的な意見もあり、12.85% が AI を未来のコーディングと捉えています。AI 主導型のソリューションがすでに生産性と効率性を大幅に向上させ、人的ミスの発生率を低減している現代の世界では、これはまったく不合理な見方ではないかもしれません。人工知能の未来は非常に明るいものとなるでしょう。
生成 AI コーディングツールは、開発者に取って代わるものではなく、開発者を支援するように設計されています。今後数年間のテクノロジー環境における AI の役割は、おそらく開発者を追い抜くことではなく、経験豊富な開発者と協働して彼らを支援しすることにあります。開発者の役割は、反復的なタスクを引き継ぐ AI の能力を加味して変化していく可能性があります。
それでも、AI の責任ある開発が、創造と高度な問題解決における人間の能力を真に超えることはありません。機械の AI コード生成は特定のタスクを完了できますが、常に人間が機械をトレーニングし、プロジェクトの戦略的ビジョンを導く必要があります。
収集されたデータ全体を貫く明確なことが 1 つあります。それは、AI が、特にテクノロジー分野では今後も定着していくということです。実際、問題は IT プロフェッショナルが AI を使用しているかどうかではなく、AI をどの程度使用しているかということです。生成 AI の使用、特に開発とコーディングにおいては、2024 年には広く普及しているため、もはや疑問の余地はありません。ほとんどの IT プロフェッショナルはすでに使用しています。
今後、コード生成における AI の使用はさらに普及することが予想されます。デバッグ、統合、セキュリティに AI を使用することに関する残りの課題が解決されるにつれて、特に正確度の向上と相まって、コーディングにおける生成 AI の括用は大規模な導入へと拡大を続けるでしょう。
それはチームにとってどのような意味を持つのでしょうか？コーディングに生成 AI を使用するかどうか決めかねている間にも、AI を導入していなければ、チームは取り残される可能性があります。実際、チームの個々のメンバーは、AI に関する会社のポリシーの有無にかかわらず、日常業務ですでに AI を使用している可能性があります。AI コード生成、バグ検出、自動テストは、AI が価値を高め、不可欠なタスクを簡素化できる主要な領域です。これらを依然として手動で行っている場合は、競合他社に後れを取ることになります。
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