コーディングにおける AI の力: 効率とイノベーションの強化

公開: 2024-02-29

人工知能がジェットソンやその他の未来の架空の家族だけが使用するものであった時代は終わりました。 AI は、テレビエンターテイメントのストリーミングからオンラインで購入したい商品の検索に至るまで、今日の多くの活動に組み込まれています。 AI は、退屈なプロセスの自動化に役立ち、人間の開発者が難しいトラブルシューティングの問題に取り組むときに支援を提供できるため、コーディングの分野でも広く普及しています。

中小企業のテクノロジー導入を促進するためのデータに裏付けられたヒントを入手してください。私たちのレポート「デジタルキャズムからの教訓」を今すぐダウンロードしてください。

マーケティング統合ツールに取り組んでいる場合でも、顧客向けソフトウェアアプリケーションを作成している場合でも、開発者はコーディングに AI を使用します。実際、2023 年の時点で米国のプログラマーの 92% が AI ツールを使用しており、70% がそれらのツールのおかげで仕事の効率が向上したと回答しています (GitHub)。読み続けて、コーディングにおける AI の利点と可能性を探ってください。

AIをコーディングに使用することは可能ですか?

絶対に！近年、人工知能は大きな進歩を遂げており、機械学習、自然言語処理、その他のテクノロジーの進歩により、さまざまなタスクでの AI の使用が強化されています。人々は、ソーシャルメディアマーケティングやコンテンツマーケティング、財務管理、そして、そうです、コーディングにおいて AI を使用する新しい方法を見つけています。

画像ソース: Pexels

AI アルゴリズムは現在、コードパターンを分析して理解できるほど進歩しています。これは、コンピュータがさまざまな一般的なシナリオに関連する機能的なコードを生成するのに役立ちます。機械学習機能は、企業やプログラマーがプログラムのデバッグなど、ますます複雑になるコーディングタスクを支援するために AI をトレーニングし続けるのに役立ちます。

AI はコーディングをどのように支援できるのでしょうか?

人工知能の他の用途と同様、コーディング用 AI は人間の問題解決やコーディングに代わるものではありません。代わりに、AI は、知識豊富なプログラマーが活用して、作業をより簡単に、より効率的に、より高品質にすることができるツールです。現在、開発者が AI を使用する方法には次のようなものがあります。

反復的なタスクを自動化します。 プログラミングには、同じまたは類似のコード文字列を繰り返し記述することがよくあります。プログラマは、頻繁に使用されるコードのストアを作成し、必要に応じてキーボードショートカットやマクロを使用してそのコードを呼び出すことができます。ただし、AI を使用してこれらの繰り返しタスクを自動化し、開発プロセスを合理化することもできます。
インテリジェントなコーディング提案を提供します。 自然言語処理と機械学習は、AI がプログラムの概念と目標を理解し、プログラムを完成または改善するためのインテリジェントな提案を提供するのに役立ちます。
コーディング行の自動補完。 AI ソリューションは、入力中に一般的なフレーズを完成させることができます。テキストを送信するときの自動修正や自動提案の使用について考えてみましょう。これらと同じ機能は、プログラマーの作業を高速化するのに役立ちます。
バグ検出とトラブルシューティングの支援。 コードを書かない人でも、数千行のコードの中から欠けているセミコロンを見つけなければならないというジョークは知っています。 AI は、潜在的な問題を特定することで、問題のあるコードのデバッグプロセスを大幅にスピードアップします。

AI をコーディングに使用するメリット

コーディングに AI を使用すると、次のような多くの潜在的な利点が得られます。

生産性と効率の向上。 繰り返しのタスクを自動化し、AI を使用してコードの問題を迅速に発見することで、開発者の作業負荷から何時間もの退屈な作業を取り除くことができます。これにより生産性が向上し、市場投入までの時間などの重要な指標の短縮に役立ちます。
コードの品質が向上しました。 AI トラブルシューティングは、文法、スペルチェッカー、その他の自動作成ツールがドキュメントの品質を向上させるのと同じように、コードの全体的な品質を向上させます。
創造性と革新性を促進します。 開発者は、核心に行き詰まったり、退屈な作業の繰り返しに時間を費やしたりしなければ、創造的なソリューションや新しいイノベーションに集中することができます。

AI をコーディングに使用する方法

コーディングにおける AI のメリットは自動的に得られるものではありません。以下で説明するようなベストプラクティスに従うと、あらゆる種類の作業で人工知能ソリューションを最大限に活用することができます。

プロジェクトに適した AI ツールを選択する (670)

これは、ソーシャルメディアマーケティングを自動化したい場合でも、コーディングプロセスを高速化したい場合でも、AI を使用する場合の重要なヒントです。現在では何百もの AI ツールが存在し、テクノロジーベンダーは日々さらに多くのツールを開発しています。

これらのツールの一部は、コードに問題を引き起こす閉じていない括弧やその他の句読点の問題を見つけるなど、非常に特殊なタスク向けに設計されています。他の AI ツールは、より包括的なアプローチを提供し、プログラマーの作業中に一種のデジタル支援を提供します。時間をかけてオプションを調査し、必要な領域でサポートを提供できる可能性が最も高いツールを選択してください。

AIコーディングツールを設定したり忘れたりしないでください

コンテンツマーケティング担当者が AI を使用してブログ投稿や記事を生成するときによくある間違いは、AI コンテンツを人間味のあるものにすることを忘れることです。コンピューターは驚くべきことを実行できますが、人間ではありません。コーディングには技術的なことが多いのですが、人間の創造性と思考も必要であることを覚えておくことが重要です。

人間の要素を排除してまで AI ツールを最大限に使用することは避けてください。そうすることは、精彩を欠いたコーディングやイノベーションの欠如につながる循環効果を生み出す可能性があるため、生産的ではありません。また、AI には、ビジネスや顧客のニーズの複雑で入り組んだ性質を完全に理解し、それらを独自に効果的なプログラミングに変換する能力も備わっていません。

継続的な学習に投資する

これらのソリューションに関する学習やトレーニングへの投資を含め、他の技術ツールやコーディングツールと同様に AI を扱います。これには、AI コーディングのニュースを定期的に読むこと、そのテーマに関するウェビナーに参加すること、コーディングで AI ツールを使用する練習をするために毎週少しの時間を確保することが含まれます。

AI の使用について透明性を保つ

コーディングの秘密をすべてクライアントや他の人に教える必要はありませんが、ツールを使用してプログラムを作成する方法についてオープンにすることが重要です。これは、AI に対する誤解が依然として人々に AI に取って代わられるのではないかと不安を抱かせているため、プログラマーや他の技術従業員のチームと協力している場合に特に当てはまります。

人工知能は仕事の成功を支援するためのツールであり、すべてを置き換える魔法のプログラマーではないことをチームが理解できるようにします。

注意すべきコーディング用の AI ツール

今すぐ AI のコーディングの練習を始めたい場合は、以下のツールのいくつかを検討してください。コーディング用の AI ツールに関して言えば、これらはことわざの氷山の一角にすぎません。

CodeRabbit :この AI コードレビューアーは、コードの 1 行ごとのレビューを自動化し、プログラマーが特定の目的に合わせてコードを修正したり最適化したりするのに役立つコード内の提案を提供します。このソリューションは、プログラマーがより効率的な自己レビュープロセスを開発したり、プログラミングチームの QA タスクを強化したりするのに役立ちます。
Sourcegraph の Cody : Cody は、一般的なコード行を自動補完する AI ツールで、プログラマーが手動で入力する必要がある量を削減します。面倒なコピー/ペーストの回避策を必要とせずにコーディングを合理化し、タイプミスによるエラーを減らすのに役立ちます。
DeepMind の AlphaCode : AlphaCode を使用すると、プログラマーは大量のコードをコピーし、コードの有効性と品質に関するフィードバックを受け取ることができます。これは、QA およびデバッグプロセスで役立つもう 1 つのツールですが、プログラマーがコーディング言語とその最適な使用方法についてさらに学ぶために使用することもできます。
Amazon CodeWhisperer : Amazon のこの AI コーディングツールは、数十億行の既存コードに基づく機械学習を活用しています。その知識を使用して、プログラマからの指示に基づいてコードスニペットと関数を構築します。これには、プログラムがどのように動作するかを示す部分的なコードや自然言語の記述が含まれる場合があります。
MutableAI :このツールはコーディング Wiki の作成を自動化し、組織がプログラミングチームをサポートする広範なナレッジベースを簡単に作成できるようにします。自動化には引用やコード図を作成するオプションが含まれており、ソリューションはソースコードの変更に応じてドキュメントを更新します。
ChatGPT : ChatGPT はコードを支援するために特別に設計されたものではなく、他の多くのコンテンツ作成、管理、情報タスクを処理できます。プログラミングチームは、これを使用して簡単なコードスニペットを自動的に生成したり、研究やブレインストーミングタスクに使用したりできます。たとえば、特定のコーディングの課題に関する情報の入手先を ChatGPT に尋ねたり、プログラミングのニーズに対するアプローチのリストを提供するように要求したりできます。
Tabnine :この AI コーディングアシスタントは、プログラマーからの自然言語入力に基づいて機能コードのスニペットを自動的に作成できます。たとえば、都市の現在の気温を取得してユーザーに表示するコードを挿入するように Tabnine に指示すると、システムはその関数のコードの作成を開始します。また、入力時にオートコンプリートが行われるため、手動のコーディング作業が高速化されます。
Codiga : Codiga は、Codiga Hub からのルールを適用して、チームがコードを分析、修正、作成できるようにします。このソリューションはさまざまな環境で動作するため、既存のコーディングインフラストラクチャに自動化を導入したいチームにとって柔軟なオプションになります。

AI ソフトウェアにホワイトラベルを付けて代理店が提供できるサービスを増やしたり、デジタルマーケティングに AI を活用したり、AI を使用してコードを作成したりする場合でも、活用できるツールは数多くあります。ツールを常に調査およびテストして、他のプロセスと連動していることを確認してください。また、人工知能は効率を高めてコストを削減できますが、人間の要素を 100% 置き換えることはできないことを忘れないでください。