ワーナー氏はPoolsideの創業前、2017～2021年までGitHubでCTOを務めた経歴を持つ。当時はソースコード共有サービス「GitHub」を、「単なるコードホスティングプラットフォーム」から「知能を持ったエンドツーエンドのソフトウェア開発プラットフォーム」に進化させるという目標を掲げていたという。

　この目標に基づき、ソフトウェア開発ツールベンダーsource{d}の買収を試みるが、実現には至らなかった。しかし、同社の創業者で後にPoolsideの共同創業者となるエイソ・カント氏との交流を通じて、ニューラルネットワークとそのソフトウェアへの応用について知見を深めていく。

　MicrosoftによるGitHubの買収後、ワーナー氏はAI（人工知能）コーディングツール「GitHub Copilot」の開発に至る。一方で、より初期のアイデアを実現しているのがpoolside Assistantだという。コーディングからテストまで、開発者が必要とするツールや機能を統合し、1つのプラットフォームからシームレスに利用できるようにするという理念がpoolside Assistantの根底にある。

poolside Assistantの4つの特徴

　ワーナー氏はpoolside Assistantについて、主要な特徴を4つ解説した。

ドメイン特化モデル

　poolside Assistantは、汎用（はんよう）モデルではなくドメイン特化モデルを採用している。ワーナー氏は「当社のモデルは一般的なソースコード補完モデルと比較して約10倍の速さを誇る」と説明する。開発者が一連のプロセスを迅速に実行できる点は、同ツールの優れたユーザー体験（UX）を特徴づけるポイントになっている。

アクセスの容易性

　poolside AssistantはMicrosoftのソースコードエディタ「Visual Studio Code」（以下、VS Code）やJetBrainsの「WebStorm」など幅広いIDE（統合開発環境）に対応する他、Web上での利用が可能で、デバイスに依存せずアクセスできる。さらにpoolside Assistantの機能はAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）ベースで構築されており、既存のワークフローに組み込むことも容易だ。

コード実行フィードバックを用いた強化学習（RLCEF）

　poolside Assistantはモデルの学習に当たり、「コード実行フィードバックを用いた強化学習」（RLCEF：Reinforcement Learning from Code Execution Feedback）という独自の手法を採用している。モデルにコーディングの指示を与え、生成されたソースコードを実行環境で実際に動かし、その結果をフィードバックする仕組みだ。RLCEFでは、正解だけでなく間違った回答についても失敗の理由やパターンを学び、改善につなげる仕組みを持つ。失敗も学びの一環として活用することで、モデルはより効率的に学習を進めることができる。

　PoolsideはRLCEFの過程で得たフィードバックを、合成データとしてモデルのトレーニングに使用する。この仕組みにより、poolside Assistantではより多くのデータを用いたモデルの訓練が可能になる。ワーナー氏によると、インターネットには約20兆個の「トークン」（注1）が存在し、そのうち約3兆トークンはソースコードに関するものだ。Poolsideはこれに加えて、独自の合成データを用いることで他社との差異化を図っている。「モデルの精度を上げるため、顧客にデータを提供するよう求めるベンダーも存在するが、Poolsideではそうしたアプローチは取らない」とワーナー氏は強調する。

※注1：トークンとはテキストデータを処理する際の基本的な単位を指す。

データ安全性の確保

　企業におけるAIツール利用時の課題の一つが、社内データを外部に送信する際のリスクだ。「Poolsideは顧客のデータにアクセスしないことを保証しており、データは完全に顧客の管理下にある」とワーナー氏は説明する。

　一方で、AIツールからより高度なサポートを受けたい場合、ユーザーは広範なコンテキスト情報を提供する必要が出てくる。例えばAIツールにAPI作成を依頼する場合、「Slack」の会話履歴や「Jira」のチケット、その他の社内情報を組み合わせることで、モデルは最適な解答を導き出すことができる。これらの情報が不足していると、モデルから期待する回答を得られる可能性は下がってしまう。

　Poolsideは顧客データを取得しない代わりに、顧客自身が独自でモデルをトレーニングする「ファインチューニング」を実施する仕組みを提供する。顧客は自社データを外部に提供するリスクを回避しつつ、独自ユースケースやサードパーティー製アプリケーションとの統合を実現できる。

　加えて、Poolsideは「GPLv2」「GPLv3」といったウイルスライセンスを排除することで、ソフトウェアのライセンス条項が顧客データやコードベースに影響を及ぼさないようにしている。上記ライセンスが含まれたソフトウェアを利用すると、規約に則ってソースコードを公開する必要が出てくる可能性がある。特に大手金融機関や規制産業の企業にとって、このリスクは非常に重要な問題だ。Poolsideはデータのフィルタリングを徹底することで、リスクを完全に排除している。

5つのユースケース

　続けて、Poolsideのソリューションエンジニアリングを担当するビトー・モンテイロ氏が、デモを交えて主要なユースケースを5つ紹介した。

プロジェクト立ち上げの支援

　ビトー氏は、「私はJavaエンジニアで、フロントエンド開発に不慣れなので、新しいプロジェクトを立ち上げるまでにかなりの時間がかかってしまいます」と話す。こうした課題を抱える開発者、特に経験が浅い開発者にとってpoolside Assistantは非常に有用なツールとなる。

　「このプロジェクトをローカルのiOSサーバ上でどう実行できるか」とビトー氏が質問を入力すると、poolside Assistantはプロジェクトに関するプログラミング言語、フレームワーク、依存関係ツリーを理解し、必要なインストール手順とコマンドを提示した。ビトー氏はそのコマンドを使用してプロジェクトを立ち上げ、ライブ環境で動作を確認することができたという。

ソースコード補完

　ビトー氏がコードエディタにソースコードの入力を始めると、poolside Assistantは瞬時に関連性の高いソースコード候補を提案し、タブキーを押すだけで自動補完された。低遅延で動作し、無線LAN（Wi-Fi）接続環境が不安定な場合でも迅速に候補を提示してくれる点も特徴だという。

リファクタリングの支援

　もしpoolside Assistantが提案したソースコードが気に入らない場合、「この条件式をswitch文（注2）にリファクタリングしてください」といった具合で依頼すると、代わりのソースコードを提示してくれる。生成したソースコードはチャットパネルで確認でき、コピーや修正が可能。「実装」ボタンをクリックすれば、自動で変更を適用し、プルリクエスト（変更内容を他の開発者に確認、承認してもらうプロセス）に似た形でレビューすることもできる。

※注2：switch文は、特定の変数や値に基づいて分岐処理を行うための構文で、条件が固定値の場合にコードをシンプルに整理するのに適する。

バグ修正の支援

　ビトー氏が「開発者の人数を小数（0.5など）で設定すると、最終的な値が0になってしまう」というバグを報告すると、poolside Assistantはバグの原因を特定すると同時に、「テキスト入力フィールドを数字のみに制限する方法」など具体的な修正方法を提案した。異なる解決方法を試したい場合は、「再生成」ボタンをクリックすると代替案を提示する。

UI構築の支援

　開発者がプロパティや要件を指定すると、poolside Assistantがアプリケーションのユーザーインタフェース（UI）を構築するためのソースコードを自動生成する。「ジョブリストがiPhoneのノッチ（画面上部の切り込み部分）に重ならないようにして」など、細かいレイアウトの要求にも対応可能だ。どのコンポーネントを使うか調べたり、手動で細かい調整をしたりする時間を節約できる。

取材協力先：アマゾンウェブサービスジャパン