AIによるソフトウェア開発【後編】
AIによるプログラミングの限界と想定される危険性
GPT-3がプログラムコードを生成するのは可能かもしれないが、それは完璧なものだろうか。そうした懐疑論者もソフトウェア開発にAIを応用する可能性は認めている。だが、別の危険性も内包しているという。
前編（ Computer Weekly日本語版 10月21日号 掲載）では、OpenAIのGPT-3の影響とAIによるコード生成の可能性を検討した。
後編では、ソフトウェア開発におけるAIの適用分野とその可能性を紹介する。
コード生成の限界
だが、DeepCodeのCEO兼共同設立者のボリス・パスカレフ氏は次のように話す。「コンパイラやコード分析は完璧とはとても言えない。結局、こうしたツールは特定言語の設計の一部として、さらにはこうしたシステムを構築する設計者や開発者の知識の一部として生まれる具体的な問題点を見つけて防ぐように設計、構築されているにすぎない」
パスカレフ氏によると、ソフトウェア開発に存在する重要なバグや問題点は、ソフトウェア開発者が使うプログラミング言語の複雑さや曖昧さに関連しているという。そうした微妙な差異をカバーするのがコードコンパイラや既存のコード分析ツールだ。「AIとグローバル開発のコミュニティーは、世界中の開発者が既に解決した数億のバグを自動的に学習し、開発者が同じ問題やよく似た問題に陥りそうになったときに、それを警告して防ぐことを考えている」とパスカレフ氏は述べる。
DeepCodeのシステムは、エンジンの複雑な組み込みシステムの問題を特定するのに使われた。その問題は、「複数の専門家が何カ月も苦労して探していた深刻な問題だった」と同氏は話す。パスカレフ氏によると、他の開発者が既に解決した何百万ものバグでトレーニングを受けたDeepCodeのシステムがその組み込みシステムに適用され、その問題を「数秒」で特定したという。
一般消費者は、オンラインショッピング時に関連製品やレコメンデーションを検索することに慣れてきている。電池で動く玩具を購入した人は単3電池も買うだろうと提案するEコマースサイトの考え方は、プログラミングにも当てはめることができる。
プログラマーは、新たなプログラミングライブラリを習得するために絶えず学習しなければならない。だがシステムが複雑になるにつれ、特定のプログラミングタスクを実現するのに利用できるAPIのホスト、コンポーネント、マイクロサービスは増えていく。そして今や人間が完全に理解できる限界を超えている。Crowdboticsによると、GPT-3は開発時の問題を解決するオープンソースコードのパッケージをインテリジェントに推奨できるという。もう一つ可能性のある用途には、正式仕様の処理がある。プログラミングの支援として、GPT-3などのAIは人間のプログラマーが作成するコードが正式仕様に準拠しているかどうかをチェックすることも可能だろう。
パスカレフ氏によると、機械学習を使ってコード内の全てのセマンティックなロジックと、可能性のある相互作用、遷移、構成を取り込むと、十分にトレーニングを積んだAIならプログラマーが何をしようとしているかを問題なく説明できるという。AIは大衆の知恵を利用してプログラマーが実現しようとしていることを推測し、他人が行った最も人気のある方法を提案することも可能だ。その結果、プログラマーはそれほど多くのことを学習する必要がなくなる。
AIは、必然的にソフトウェア開発に影響を与える。デバッグをサポートし、開発者がインターネットで利用可能で最も適切なプログラミングライブラリを使ってクリーンなコードを迅速に作成できるよう支援する。GPT-3のようなツールが手作業でのコーディングに取って代わるかどうかを予測するのは難しい。だが、ローコードツールの人気が高まり、そうしたコードに着手するための技術的な障壁が下がっているため、事業部門のユーザーもアプリケーションを作成できるようになっている。
こうしたツールの多くはプログラマーが新たなソフトウェア開発言語の基礎を学ぶときによく使われる「hello world」スタイルのシンプルなアプリケーションの作成には優れている。だが、Trainlineのホルト氏は、全社規模で機能するツールはどの程度あるかに疑念を抱いている。
「コードを記述する必要がないのは素晴らしいことだ。だが、それは危険でもある。使われるコードを最新のものに限定する必要がある」と同氏は話す。
例えばJavaScriptのライブラリには時代遅れのものがたくさんある。ホルト氏が指摘するように、時代遅れのライブラリが使われると、そのノウハウを有する開発者を見つけるのが極めて難しくなるというリスクがある。
最終目標を重視することがより重要になる。それを実現するための技術に魅了されてはならない。「ツール、人材、プロセスを最適化して、最高のカスタマーエクスペリエンスを生み出す」と同氏は話す。
基盤とする技術が何であろうと、これは恐らく最新のソフトウェア開発が重視することだ。最新のソフトウェア開発は、可能な限り最高のカスタマーエクスペリエンスを提供するアプリケーションをビルドすることに他ならない。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly日本語版
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社うるる] 「入札市場」攻略ガイド：効率的に落札するためのポイントを徹底解説 -
製品資料
[株式会社うるる] 入札情報に特化した「販路拡大」「効率化」のためのサポートツールとは？ -
市場調査・トレンド
[株式会社うるる] 公共入札に成功する企業と失敗する企業の「5つの違い」 -
製品資料
[日本ビジネスシステムズ株式会社] 専門家が教える、Microsoft 365の「テナント統合／分離」を成功に導く秘訣 -
製品資料
[rakumo株式会社] Microsoft 365での情報埋没を防ぐ、社内ナレッジを資産化する情報ポータル活用
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
2
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
3
「テザリング依存」に潜む落とし穴 “遅いVPN”を解消するネット構築術
-
4
Claude利用8割のGMO、AI人材の評価軸が「トークン管理」に変わった
-
5
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
6
「Windows」の不要なファイルを安全に消して容量を空ける方法
-
7
AI導入が失敗する“真犯人”は現場のマニュアル 7割が陥る「標準化」のわな
-
8
「IT運用・情報システム業務」に関するアンケート
-
9
被害額は過去最高額 それでも「サイバー犯罪者が捕まらない」3つの理由
-
10
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる？ 最高権限奪取の恐怖
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する？ 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か？ 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出？ 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
7
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
-
9
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
-
10
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー