AI時代のコード戦争が激化 開発ツールの競争が本格化

経緯

AIについて誰もが話す前から、AIはコーディングに革命をもたらす技術として注目されていた。2021年春、世界がChatGPTという言葉を知る18ヶ月前、マイクロソフトは非営利団体OpenAIとのパートナーシップの第一号製品として、GitHub Copilotというツールを発表した。このツールは開発者がコードを書く様子を監視し、コードスニペットや行の自動補完を試みるものだった。性能は完璧ではなく、「制限付きテクニカルプレビュー」段階に過ぎなかったが、それでも100万人以上の開発者が試用に登録した。

大規模言語モデル(LLM)がソフトウェア開発をさらにシンプルで高速にすることは明らかに見えていた。ほとんどのコードは比較的構造化され直線的であり、コーディング言語は一般的に非常によく文書化されており、膨大な量のコードがモデルの訓練に利用できる(時には疑わしい手段を通じてではあるが)。LLMから得られる他の多くの情報と異なり、コードの品質は実際に実行してみることで検証できる。当初、いくつかの企業は、LLMがGoogleの自動補完のように次の単語を予測することでコード執筆を高速化できるだろうと考えた。しかし間もなく、LLMがコーディング作業の一部をしてくれるようになる、あるいはすべてをしてくれるようになることを期待した。

テック業界の多くの企業は長年にわたって、「ローコード」および「ノーコード」ソフトウェアという考えを追求していた。果てしない設定リストと解読不可能なメニューをユーザーに提供するのではなく、人々が効果的に自分たちでソフトウェアを構築できるようにするという考え方だった。長い間、これは相当にハッキーなものだった。Zapierやアップル ショートカットのような、事実上超複雑なワークフロービルダーといったものや、NotionやAirtableのようなソフトウェアが生まれ、これらは柔軟性が高い代わりに理解するのが相当難しかった。

これらの初期段階でも、AIコーディングツールがいずれ優れたビジネスになり得る理由は明らかだった。開発者は高コストであり、製品開発には長時間を要する。開発者の人員を減らしたり、開発者の生産性を高めたりする可能性のあるツールは、世界中のソフトウェア企業に対して確実に簡単に売り込める商品となるだろう。この技術がいったん機能し始めれば、製品は事実上自分たちで売れていくだろう。CursorやWindsurfのような企業は、この分野で試みるために巨額の資金を集めた。