「これは本当にすごい」と確信したきっかけ

　ソフトウェア開発における生成AIは、私自身が積極的に利用していることもあり、定量的な研究成果に加え、当事者の生の声もお伝えしたいと思います。この部分に関しては主観的な記述も多くなりますが、その点はご留意ください。

　「ChatGPT以前のソフトウェア開発は石器時代だった」とは、ある開発者の言葉です。

　この言葉の通り、言語生成AIが持つプログラミングコードの生成能力は驚異的なものです。ChatGPT登場当日、私が最も驚き、「これは本当にすごい」と確信したきっかけは、このプログラミングコードの生成能力を目の当たりにしたことでした。

　ここからの話は、生成AIの導入が最も良い方向に作用した場合にはこれほどの効果がある、という事例として参考にしていただければと思います。

　ソフトウェア開発における生成AIの導入は、以下の3つの形態に分けられるでしょう。


　1は、マイクロソフト傘下のGitHub社というプログラミングコード共有システムの企業が開発した、プログラミング支援ツール「GitHub Copilot」というものが該当します。

　下の図は、GitHub Copilotを用いて、私が作成したプログラムコードです。とはいえ、実際に書いたのは「def」の部分までであり、続きから「return Q」まではすべてCopilotに搭載された生成AIが提案しています。この提案を受け入れると、提案内容がそのまま書き込まれますし、提案を無視して自分で続きを書くこともできます。


　2は、いわゆるChatGPTのような対話的生成AIシステムです。プログラミングに関する自然言語のプロンプトを入力してコードを生成、ユーザー側でコードを実行して、そのフィードバックをユーザーが「エラーが出た」などと入力し、再びコード生成、実行と繰り返すような使用を想定しています。

　3のレベルまでできる生成AIシステムの例はまだあまりありませんが、OpenAI社が2023年7月に公開したChatGPTのプラグイン「Advanced Data Analysis」が該当します。

プログラマーの生産性向上についての長期調査結果

　1については、GitHub Copilotがプログラマーの生産性をどれだけ向上させたかに関して、長期にわたって調査した報告と研究論文があります。2021年のテクニカルレビュー期間から、GitHub社は定期的にCopilotの使用状況に関する統計データを発表していますが、ここでは2023年前半に公開されたデータを参照します。

　Copilotユーザーが書いたプログラムは、その約半分（46％）がAIの提案をそのまま受け入れたものであるという結果が出ています。つまりCopilotの導入により、開発者の仕事のほぼ半分が自動化されたことになります。この割合はプログラミング言語によって異なりますが、Javaの開発に関しては60％を超えており、もはや人間よりもCopilotが書いたコードの割合が高いという驚異的な結果になっています。

　下の図は、生産性に関わる要素について、開発者視点の評価を示しています。ほとんどの項目で7割以上の開発者から高い評価を得ています。

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