コンピュータプログラムは自らコード化することができませんが、人工知能により、コンピュータがコード化作業を支援することが可能になり、人間のプログラマーがより効率的に作業できるようになりました。 コード化にAIツールを使用することで、開発者は自分の作業を新たな視点で見直すことができ、日常的な作業の自動化やコードのデバッグをより迅速に行うことができます。
簡単に言えば、AIコーディングとは、コードの作成とレビューに人工知能を活用することです。 米国のソフトウェア開発者の大半は、すでに何らかの形でAIコーディングツールを使用しており、コードの品質を向上させ、生産性を高めています。
自然言語処理とは、コンピュータに人間が自然に言語を使用する方法を理解させるテクノロジーです。言語パターンと機械学習に関するデータに基づいて構築された NLPは、コードではなく、通常の言語で書かれたテキストを解釈することができます。この技術により、コーディングに精通していない人でもAIツールに指示を与えることができ、AIはこれらの指示の意味と意図を汲み取って作業を実行することができます。
ディープラーニングでは、 ニューラルネットワーク を使用して大量のデータを処理し、そこから学習します。これは、AIツールがコードを理解し、作成することを可能にする機械学習技術です。AIツールは大量のコードで訓練され、その知識を活用して新しいコーディングタスクを完了することができます。
生成型AIとは、AIが学習した知識を活用して新しいコンテンツを作成できるテクノロジーです。コードや平文テキストを生成できるAIツールはすべて、 生成型AIツールです。
大規模言語モデルは、自然な響きで人間が読めるテキストの作成に重点を置いた生成AIツールのサブグループです。 LLMは、文章の空欄を埋めるのに最も適した単語を予測できるように、膨大なデータセットで訓練されています。 これを何度も繰り返してテキストを生成します。 これが、ChatGPTのような人気のツールの仕組みです。
コーディングにAIツールを使用することで、 雛形コードやその他のルーチン作業の作成を自動化でき、長期的には大幅な時間の節約につながります。新しいコーディング作業で何から始めればよいか少し迷っている場合、AIが最初のドラフトを提供することもできます。
AIツールを使用することで、コーディングの手法を一貫したものに保ち、一般的なミスを回避し、よりクリーンなコードを作成することができます。AIはまた、 コードのデバッグをより迅速に行うこともできます。
プログラミングを学習し、プログラマーとしての経験を積むことは難しい経験となる場合がありますが、AI コーディングツールを使用すれば、その道のりがスムーズになります。 自然言語プロンプトを使用して、AI ツールに理解できない概念を説明してもらうことで、コードの各部分が何を行い、どのように機能するのかについての知識を得ることができます。