Microsoft と OpenAI が 2021 年に GitHub Copilot を発表して以来、AI によるコード生成は開発効率化の切り札として注目されている。構造化されたコードの特性と大量の学習データの存在により、大規模言語モデル（LLM）はコード生成に最適だと考えられており、Cursor や Windsurf などの新興企業も大型資金調達を実施している。
【経緯】
コード作成は ChatGPT という言葉が世に知られる前から、AI の優れた応用分野だった。2021 年春、ChatGPT の 18 ヶ月前のことだが、Microsoft は nonprofit である OpenAI とのパートナーシップから初の製品となる GitHub Copilot を発表した。このツールは開発者がコードを書く様子を観察し、スニペットや行の自動補完を試みるものだった。性能としてはまだ不十分で「限定的な技術プレビュー」に過ぎなかったが、100 万人以上の開発者が試用登録した。
大規模言語モデル（LLM）はソフトウェア開発をさらに単純で迅速にすると思われていた。ほとんどのコードは比較的構造化され分かりやすく、プログラミング言語は一般的に十分にドキュメント化されており、膨大なコードが学習用に（時に疑わしい手段で）オンラインで利用可能だ。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確認することができる。当初、複数の企業は 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作成を高速化できると考えていた。しかし程なく、コード作成の一部、さらには全部をこなせるようになるかもしれないと期待するようになった。
長年にわたり、テック業界の多くの企業は「ローコード」「ノーコード」ソフトウェアの概念を追求してきた。エンドレスな設定オプションと解読不能なメニューをユーザーに提供する代わりに、事実上ユーザー自身がソフトウェアを構築できるようにするというアイデアだった。長い間、これはかなり粗雑だった。Zapier や Apple Shortcuts のような事実上超複雑なワークフロービルダーや、Notion や Airtable のような柔軟性に優れる代わりに習得が困難なソフトウェアが存在した。
それらの初期段階においても、AI コーディングツールがいつか優れたビジネスになる可能性が明らかだった。開発者は高額で、製品開発には時間がかかる。企業が採用する開発者の数を削減でき、または開発者の生産性を高める可能性のあるツールは、世界中のソフトウェア企業への売り込みが容易だと確実に考えられていた。この技術がうまく機能すれば、製品は自動的に売れるはずだ。Cursor や Windsurf のような企業は巨額の資金を調達してこの実現に挑戦している。
