GitHub Copilot から始まった AI コード生成ツール市場が急速に拡大している。開発者の生産性向上と採用コスト削減の可能性が、多くの企業の参入を促し、ベンチャー企業が巨額の資金調達を実施している。
これは週刊テックニュースレター『The Stepback』で、テック業界の重要なストーリーを深掘りする記事です。AI コード生成とそれに関連するトレンドについての詳細は、デイビッド・ピアスのレポートを参照してください。The Stepback は購読者のインボックスに東部時間毎週午前8時に配信されます。
**始まりのとき**
コード記述は、AI について世界が本格的に語る前から、AI の代表的なアプリケーションでした。2021年春、ChatGPT が世の中に知られるようになる18ヶ月前、Microsoft は非営利団体 OpenAI とのパートナーシップによる最初の製品として「GitHub Copilot」を発表しました。これは開発者がコードを書く様子を監視し、スニペットや行の自動補完を試みるツールでした。精度はまだ高くなく、「制限付きの技術プレビュー」でしたが、それでも100万人以上の開発者が試用のために登録しました。
大規模言語モデル（LLM）はソフトウェア開発をさらにシンプルで高速にする明らかな可能性を秘めていました。ほとんどのコードは比較的構造化されており、わかりやすいものです。プログラミ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学習用にオンラインで利用可能です（ただし疑わしい手段を通じることもあります）。LLM から得られるその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チェックできます。当初、複数の企業は LLM が Google のオートコンプリート機能のように次の単語を予測することでコード記述を高速化できると考えていました。しかし間もなく、開発者の代わりに一部のコーディングを、さらには全て のコーディングを実行できるようになるかもしれないと期待されました。
テック業界全体の多くの企業は、長年にわたって「ローコード」および「ノーコード」ソフトウェアの概念を追求してきました。果てしない設定リストや理解不能なメニューを提供する代わりに、基本的には人々が自分でソフトウェアを構築できるようにするというアイデアでした。長い間、これはかなり見た目が悪いものでした。Zapier や Apple Shortcuts のような、本質的には超複雑なワークフロービルダーのようなものが登場し、一方で Notion や Airtable のようなソフトウェアは、極めて柔軟である一方で理解するのが相当難しいものでした。
こうした初期段階でも、AI コード生成ツールがいつの日か良い事業になるかもしれない理由は明らかでした。開発者は高額な人材です。製品開発には時間がかかります。企業が採用する開発者の数を減らすか、開発者の生産性を向上させることができるツールは、世界中のソフトウェア企業に対して確実に簡単なセールスピッチになるはずです。この技術がうまくいけば、製品は ほぼ自動的に売れるでしょう。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調達しました。
