「AI コード生成」は、人工知能と機械学習を使用して、プロンプトや説明に基づいてコンピューターコードを自動的に生成します。このテクノロジーは、ベストプラクティスに従いガバナンス標準を遵守することで、コーディングを支援し、熟練したプログラマーの生産性を向上させます。
プログラミング言語はソフトウェア開発のバックボーンであり、人間がデジタルシステムにタスクやプロセスを伝達する媒体として機能します。単純な計算機から複雑なオペレーティングシステムまで、すべてのアプリケーションは、コードに基づいて特定の状況でどのように機能するかを理解します。残念ながら、熟練した開発者であっても、これらのプログラミング言語での作業は手際よく進めることができず時間がかかり、多くの場合、非効率的なプロセスになる可能性があります。
さまざまな業界では、アプリケーション開発の需要が急増し、ソフトウェア開発者のスキルギャップがますます拡大していることから、従来のプログラミングスキルを必要とせずにアプリケーションを作成できる市民開発者のニーズが高まっています。ノーコードやローコードの開発プラットフォームは、こうしたギャップを埋めるのに役立ってきました。さらに、AI による最適化によって、豊富なプログラミング経験がなくても達成できる事柄は増大しています。さらに重要な注目点は、人工知能の進歩によって熟練したプログラマーの能力が強化され、より多くの成果を達成できるようになり、作業の正確性と有効性も向上していることです。この変革の中心にあるのが、AI コード生成です。
AI コード生成 (AI 支援プログラミングまたは生成 AI コード支援とも呼ばれる) は、人工知能テクノロジーを活用して人間の言語コマンドを機能的なコードに変換し、ソフトウェア開発をより身近なものにします。ローコード開発プラットフォームは、ビジュアルインターフェイスと構築済みコンポーネントによってコーディングの複雑さを軽減します。AI コード生成は、ユーザーの説明に基づいてコードをゼロから作成し、コードフラグメントを完成させ、ユーザー入力に基づいてコードを推奨します。どのアプローチも、開発プロセスを簡素化し、作業者の能力を強化するのに役立ちます。これらのソリューションを併用することで、組織は効果的なアプリケーションを迅速に作成する能力を大幅に向上させることができます。
ローコード開発プラットフォームは、ほとんどコーディング経験がなくても使用できるグラフィカルユーザーインターフェイスでアプリを構築できるので、アプリケーション開発プロセスをスピードアップできます。これらのプラットフォームは、プログラミングの難解な面を詳しく扱わずに機能的なアプリケーションを作成したい、開発者以外のユーザーやビジネスプロフェッショナルにとって理想的です。それらのユーザーは事前定義された作業コードのセグメントに大きく依存します。基本的に、ユーザーが新しいソフトウェアを構築するのに必要な既成の構成要素はプラットフォームから提供されます。
AI コード生成は、ユーザーの特定の要件に合わせてカスタマイズされたオリジナルのコードスニペットを、平易な言語入力を解釈して作成します。この方法により、より迅速な開発が促進されるだけでなく、柔軟性が高まり、開発者は既存のコンポーネントやテンプレートの限界に制約されずに革新的な作業ができます。結果として、AI コード生成は、トレーニングを受けたソフトウェア開発者にとってはより優れたコードを大規模に作成するための価値あるツールとなり、それと同時に、ソフトウェア開発に携わるユーザーや手法、そのソフトウェアで実現できる事柄の範囲を拡大する手段ともなります。
繰り返しますが、これらは相互排他的なテクノロジーではないと認識することが重要です。ローコードと AI コード生成は、互いが非常によく補完し合うものであり、より包括的で効率的な開発プログラムを作成するために併用できます。
AI コード生成は、コーディングプロセスを大幅に簡素化できる可能性を秘めています。ただし、開発者や組織が AI コード生成を最大限に活用するには、考慮しなければならないいくつかの課題もあります。それには以下のような課題があり、企業はこのテクノロジーがソフトウェア開発の取り組みを複雑にせず、強化のための機能となるように措置を講じる必要があります。
AI モデルは一般的に、品質、効率、メンテナンス性において最適化されていない可能性のある、構文的に正しいコードを生成することに重点を置いているため、長期的には技術的負債の負荷が増大します。熟練した開発者は通常、AI 生成コードが良質であるかそうでないかを見分けることができます。これは、このテクノロジーが市民開発者向けのローコードソリューションやノーコードソリューションとしてよりも、トレーニングを受けたプログラマーを支援するのに効果的である理由の 1 つです。このリスクをさらに軽減するために、AI 生成コードを大規模なプロジェクトに統合する前に、チームはそのコードのメンテナンス性とスケーラビリティを評価する基準を実装し、プロセスをレビューする必要があります。
ツールは、特定の機能に対応するため、または可能な限り包括的な方法でタスクを実行するために、過度に複雑なコードを生成することがあります。この複雑さにより、デバッグや更新、または理解さえ困難で時間がかかるコードが生成されてしまい、将来のメンテナンス作業が複雑になる可能性があります。組織は、コードのシンプルさと明瞭さについて明確なガイドラインを設定し、AI 生成コードに不必要な複雑さがないか定期的に確認することで、この問題に対処できます。
AI コード生成は、現時点で利用できる、作業コードを作成する最速の方法と思われますが、出力が必ずしも信頼性や安全性に優れているとは限りません。これにより、バグや脆弱性が発生する可能性が高まる場合があります。先に述べたように、このような問題は、トレーニングを受けた開発者であれば容易に認識して修復できますが、市民開発者には、AI 生成コードの品質を適切に評価するのに必要な経験がない可能性があります。すべての AI 生成コードが厳格なテストを確実に受けられるように、企業に対して推奨されるのは、包括的なレビューフレームワークを確立して、AI 生成ソフトウェアの機能、セキュリティ、パフォーマンスを具体的に評価することです。
現在、AI コーディングツールは価値あるサポートとして機能していますが、このテクノロジーが普及するにつれて、開発者のコーディングスキルが低下してしまう可能性があります。その結果、企業は AI にコードを作成させることができても、それをレビューまたは評価できるスキルを備えた従業員がおらず、監視が行き届かなくなるという事態が生じ得ます。こうした事態を防ぐためにも、組織は AI コード生成を、人間の専門知識の代替ではなく、それを補完するものと捉えることが不可欠です。開発者に継続的にトレーニングを施し、AI の提案に対しては批評的に取り組むように促すことで、高いレベルのスキルとコントロールを維持できます。
AI コード生成には課題もあるものの、それがソフトウェア開発にもたらすメリットは、たいていは欠点をはるかに上回るものとなります。大きなメリットには、次のようなものがあります。
AI コード生成には、スピード、正確性、品質というメリットすべてが集約され、かつてない方法で開発者の生産性を強化できるソリューションが生み出されます。コーディングの定型的で基本的な部分を自動化することで、開発者はより複雑で創造的なタスクに集中できます。この移行により、開発サイクルがスピードアップし、プロジェクト完了までの所要時間が短縮されます。また、このコードは、実用的なソリューションの包括的なデータセットに基づいて構築されているため、開発者がそれを市場にリリースして次のプロジェクトを開始する前に、基本的な品質レビューしか必要としません。
AI コード生成ツールは、あらゆる作業をしてくれるというものではなく、高度なアシスタントとして機能します。経験豊富なプログラマーでもすぐには思いつかないようなコードの提案や代替案を提示してくれます。コードの効率を最適化して向上させるオプションが提示されることで、開発者の作業は強化され、ソフトウェア全体のパフォーマンスが向上します。
従来のコーディングは、精神的に疲弊し、容易に燃え尽きてしまうこともある作業でした。AI コード生成は、ソフトウェア開発時の認知的負荷の一部を肩代わりできるため、精神的負担が軽減されます。たとえば、開発者は構文や定型コードを覚える負担が軽減され、より高度な問題の解決に集中できるようになります。デバッグも同様に簡素化されるため、単調で精神的な集中が求められるタスクも、はるかに消耗の少ないものになります。
開発者が複数のタスク間で注意をあちこちに向けることによるコンテキスト切り替えの危険性は、見過ごされがちです。それがプログラマーの時間、エネルギー、生産性に悪影響を及ぼすことが明らかになっています。AI ツールはスタックのさまざまなレイヤーにまたがってコードを生成できるため、開発者は異なるコーディング環境やマインドセットに切り替える必要性を最小限に抑えることができます。切り替える代わりに、統合開発環境 (IDE) 内に留まることができるため、解決策をオンラインで検索したり、ドキュメントを参照したり、さまざまな外部アプリケーションで作業したりする必要がありません。
AI 応用領域が拡大している他の分野と同様、AI コード生成はさまざまなソフトウェア開発プロセスで広く使用されるようになっています。さらに重要なこととして、このテクノロジーが進化するにつれて、ソフトウェア開発におけるその役割は拡大し、将来的にはさらなる効率化とイノベーションが期待されます。以下の分野は、AI コード生成がますます中心的な役割を果たすようになっていることを示しています。
ソフトウェア開発の初期段階では、多くの場合、要件の収集と文書化が行われますが、このプロセスは不正確で曖昧なものになりがちです。AI は、これらの要件を明確にして、検証し、追跡することで、要件が最初から完全で曖昧さのないものにするのに役立ちます。これらのドキュメントの質を向上させることで、開発者はプロジェクトの強固な基盤を構築し、誤解の可能性ややり直しの必要性を減らすことができます。
既存のコードの膨大なデータセットでトレーニングされた AI アルゴリズムは、新しいコードを分析して、バグ発生の原因になることが示されてきたパターンを見つけることができます。これらのツールは、開発プロセスの早い段階で潜在的な問題を特定することで、高い水準のコード品質とセキュリティを維持するのに役立ちます。このプロアクティブなコードレビューアプローチにより、下流のエラーを最小限に抑えながら、ソフトウェアの全体的な信頼性を高めます。
AI コード生成ツールは、コード行や関数全体の提案など、開発プロセスの簡素化に役立ちます。これらのツールは開発者の好みに適応し、ユーザーからのフィードバックを取り入れて継続的な改善を図ることができます。
AI 主導型ツールは、新しいコードが既存のベースに統合されると、自動的にテストを実装できます。これにより、手動の方法よりもはるかに優れた一貫性と高い信頼性のテストを使用して、ソフトウェアが期待どおりに動作することが保証されます。
AI コード生成は、スペルミスや構文エラーをリアルタイムで修正できるため、手動のデバッグや修正タスクが不要になります。さらに、異なるプログラミング言語間でコードを変換できるようになるので、さまざまなテクノロジースタック間でスムーズな移行と幅広いアクセシビリティが促進されます。
AI コード生成の具体的なユースケースは次のとおりです。
IT サービス管理 (ITSM)
インシデント管理、変更管理、問題解決のための自動スクリプト生成により、サービス品質が向上し、解決時間が短縮されます。
ヒューマンリソース (HR)
従業員のオンボーディングと退職のプレイブックを簡素化し、手作業を削減し、組織のポリシーや規制へのコンプライアンスを確保します。カスタマーサービス
24 時間年中無休のカスタマーサポートのための自動チャットボットスクリプト生成は、応答時間と全体的なカスタマーエクスペリエンスを向上させます。セキュリティオペレーション
セキュリティインシデント応答、脅威検出、脆弱性管理のためのスクリプトを生成することで、組織の全体的なセキュリティ態勢を強化できます。
ビジネスプロセスの自動化
特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズされたカスタムワークフローとアプリケーションを作成することで、さまざまな部門や機能全体で効率と生産性を向上させることができます。
機能するコード生成の優れた例として、ServiceNow の AI コード生成ツールを使用すると、開発者はカスタムアプリケーションを迅速に作成して展開し、組織固有のニーズに合わせてスクリプト、フロー、プレイブック、サービスカタログアイテムを生成することで、すぐに利用可能なワークフローの実装とメンテナンスを加速できます。たとえば、Accenture 社では、ServiceNow が提供する開発者向けの生成 AI ソリューションである「クリエーターの Now Assist」を使用することで、コーディングの生産性が 40～60% 向上しました。
AI コード生成をビジネスに統合する決定は重要です。それは、組織固有のニーズや規制環境に沿った、さまざまな重要な要素の徹底的な評価によって導かれる必要があります。言い換えれば、すべての組織は、最終的に意思決定を下す前に、自らの目標、能力、状況を詳細に確認することから始める必要があります。
AI コード生成ツールを選択する際の最も重要ないくつかの考慮事項は次のとおりです。
GDPR や CCPA などのグローバルな規制がデータの取り扱い慣行を形作る中、組織は AI ツールのユーザーデータ管理ポリシーを見直し、それが潜在的なセキュリティ上の弱点の原因とならないようにする必要があります。データ匿名化技術などの機能は、プライバシー保護を強化するという価値があります。
コンプライアンスは、プライバシーと密接に関連しています。さまざまなデータ保護法に関連する罰則の可能性を考えると、AI ツールがすべての関連する規制と基準に確実に準拠することを最優先事項にする必要があります。これには、ツールがコンプライアンス認定を受けているかどうか、業界固有の規制要件を満たしているかどうかのチェックも含まれます。
組織は、AI ツールがデータの送信と保存に包括的な暗号化を提供するかどうかを調査する必要があります。さらに、不正アクセスを防止するためのアクセス制御と認証対策の強度を評価することが重要です。ツールの実装後も、セキュリティを最優先事項にする必要があります。セキュリティ監査と、確立されたセキュリティ標準に対するツールのコンプライアンスは、徹底的な評価を必要とする重要な要素です。
ツールがユーザーのロールと責任に基づいてアクセスを管理できるようにします。権限をきめ細かく付与できるツールにより、さまざまな機能へのアクセスを制御できるため、データ漏洩のリスクを軽減できます。オプトインとオプトアウトのメカニズムも利用可能にして、ユーザーが優先度に従ってデータの使用を柔軟に管理できるようにする必要があります。
価格という要素だけで AI コード生成ソリューションを選ぶことには注意が必要です。低価格のツールは、必要な機能や信頼性が提供できない場合があります。一方で、高い価格帯のツールを選択すれば、ROI とスケーラビリティが向上し、すぐに採算が取れる可能性があります。透明性の高い価格モデルを特徴とするソリューションを選ぶことで、AI ツールを組み込んだ財務実行可能性が評価しやすくなります。
生産性やコード品質の向上、手作業でのコーディング作業の削減といったメリットは無視することができません。AI コード生成テクノロジーを統合することで、企業は複雑なソフトウェアニーズに、より高い効率性とアジリティで対応できます。エンタープライズ AI ソリューションのリーダーである ServiceNow は、この変革の最前線にいます。
ServiceNow Now Platform® は、AI の力を活用して事業運営とソフトウェア開発を最適化するための包括的なフレームワークを提供します。生成 AI (GenAI)、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、プロセスマイニングなどを活用した、この完全に一元化されたプラットフォームは、関連するすべてのビジネスプロセスで効率性を強化し、意思決定を向上させる助けになります。App Engine は、AI を活用したコーディングをさらに推し進め、組織が AI コード生成を採用して、効果的で、特定のビジネスニーズに直接的に適合するカスタムアプリケーションを構築できます。ローコードソリューションから経験豊富なプログラマー向けの最適化されたサポートに至るまで、ServiceNow は組織のコーディング機能を最適化するためのさまざまなツールを提供します。
今すぐ ServiceNow App Engine のデモをご覧になり、将来のアプリケーション開発に向けてビジネスを推進する方法をご確認ください。