記事を3行で解説
①AIの活用がソフトウェア開発の自動化・効率化を急速に進め、エンジニアの生産性や満足度を向上させている。
②実際にAIツールを導入する企業は増えており、単純作業の削減や開発サイクル短縮など具体的な効果も報告されている。
③GitHub Copilotは「AIペアプログラマー」として、現場の多くのエンジニアから高い評価を得ている。

3年C組〜!にゃん八先生

んじゃお先します-!

最近やけに仕事が早いな


最近、AIはソフトウェア開発のあらゆる段階で、開発者の生産性向上、コード品質の改善、開発サイクルの短縮に貢献しているからな


5部の長編になる予定だぞ!
AI活用の広がりと期待

自動化と効率化
実際のソフトウェア開発現場では、AIの活用によって「自動化」と「効率化」が急速に進んでいます。
AIの活用により、「工数削減と開発サイクルの短縮、生産性向上を実現できる」という期待があります。
また、AIが既存業務の最適化を担うことで、エンジニアがより戦略的な業務や新機能・新サービスの検討・開発といった、付加価値の高い業務に集中できるというポジティブな側面も認識されています。
繰り返し発生する単調な作業はAIによって自動化され、エンジニアはよりクリエイティブで付加価値の高い業務に集中できるようになってきました。
エンジニアのAI活用と声
生成AIツールを活用の実態を、現場のエンジニアに調査を行ってみました!
- 「業務に本格的に取り入れている」(13%)
- 「試しに利用している、利用を検討している」(63%)
- 「利用していない」(24%)
まだまだ本格的に業務に取り入れている割合は少ないですが、ITエンジニアの約半数が業務で活用しようと試行錯誤している様子がうかがえます。
また、今後はAIによる自動化が進むことで、コミュニケーションやチームワークといったソフトスキルの重要性が増し、新たなスキルセットが求められるようになるだろうという声も上がっています。
こうしたAIの進化は、フリーランスエンジニアにとっても日々の業務を大きく変える力を持っていますが、今後、エンジニアに求められるスキルも大きく変わってくるのかもしれません!
セキュリティと信頼性への懸念
AIツールは開発現場で積極的に活用されつつありますが、同時に課題も認識されています。
- 「社内の機密事項がAIを通じて社外に漏洩しないか」
- 「情報が偏った画一的な方向になり、気づかず間違った方向に走る可能性がある」
- 「生成AIやノーコード/ローコードツールは仕組みがブラックボックスであることから、デバッグなどの観点で懸念が残っている」
- 「信頼性の高いコードを書くことは、ほとんどの人間にとっても難しい。AIは人間が書いた膨大なコードを分析しているアプリケーションに過ぎないため、AIが信頼性のあるコードを書けるようになるとは、あまり期待できない」
といった、情報セキュリティと出力の信頼性に対する懸念の声なども聞かれます。



ただ、AIの導入で効率化が進むのは事実ですが、現場ではまだ試行錯誤が続いていますよ。
特に、セキュリティや信頼性の課題は無視できません


だから、最終的な判断はまだ人間が必要なのです

AIにすべてを任せるのは時期尚早だぞ

だから、使う側の人間のスキルが高くないと、まだ十分に使いこなせないツールなのね

では、主要なAIツールの活用事例を紹介していきます!
まずは、「GitHub Copilot」から!
GitHub Copilotの活用事例

GitHub Copilotは、AIによるコーディングアシスタントです。
最大の特徴は、GitHubに公開されている膨大なコードを学習データとして活用しており、ユーザーが求める内容に合わせて最適なコードを推測し提案してくれます!
たとえば、「ユーザー情報を取得する」といったコメントを入力すると、必要なデータベース接続や処理のコードを自動生成。
GitHub Copilotは、リアルタイムでコードの提案や文脈に沿ったガイダンスを行う「AIペアプログラマー」として、現場の多くのエンジニアから高い評価を受けています。
GitHub Copilotの特徴
- 自動化と効率化
- 開発プロセスの加速
- 多様な開発シナリオ
- 統合と利便性
自動化と効率化
GitHub Copilotは、要件に応じてコードを自動生成したり、コードに関する質問に即座に答えてくれます。
また、コマンドの説明やプルリクエストの説明文も自動で作成してくれるため、日々の業務の効率化に繋がります!
開発プロセスの加速
GitHub Copilotの導入によって市場投入までの時間が短縮され、開発コストも削減されるだけでなく、生産性も大きく向上!
「バグの自動検出」や「コードコメントの自動付与」、「単体テストの自動生成」など、品質向上と同時に開発スピードも加速します。
多様な開発シナリオ
AIはフロントエンド(Reactなど)やバックエンド(GraphQL、Node、NoSQL、クラウドサービス)といった多様な開発シナリオにも柔軟に対応!
「コードの生成」や「補完」「デバッグ」「ドキュメントやテストの作成」、さらには「レガシーコードの保守」にも活用でき、幅広い現場でその力を発揮します。
統合と利便性
「Visual Studio Code」や「Neovim」「JetBrains Fleet」など、主要なIDEとシームレスに統合できるため、開発者は普段使い慣れた環境でAIの恩恵を受けることができます。
自然言語で指示を出せば、AIがコーディングプロンプトに変換してくれるため、まるで頼れる相棒と一緒に作業しているような感覚に。
特に、既存の技術スタックや一般的なドメイン、シンプルで独立した問題を扱う場合や、強力なIDEサポートがある環境では、GitHub Copilotの効果がより一層発揮されます!
弊社エンジニアのGitHub Copliotの使い方
GitHub Copliotを業務で普段から使用している弊社(ライトコード)のエンジニア2名に話を聞いてみました!
WEBエンジニア:こやまん
「Pull Requestのチェック依頼に使っています。AIが出てくる前までは同僚エンジニアにPull Requesチェックの依頼をしていましたが、同僚の忙しさによって待つことも多かったです。Copilotを導入してからはPull Requestのチェックをすぐにしてくれますし、同僚の時間を拘束することがなくなり、快適な開発をすることができます。」
WEBエンジニア:キムくん
「私はフロントエンドエンジニアなのですが、開発ではVSCodeを利用しています。GitHub Copilotはコードアシスタントとしてを利用しています。タイピングの時間が大幅に削減されました。ちなみに私はPull RequestでCopilotは使っていません。というのも、私が携わっているフロントエンドにおいて Copilotのフィードバックが、私にとってはあまり有用なレビューがもらえなかったためです。」
一方はPull Requestに利用、もう一方はPull Requestには利用せずにコードアシスタントとしてを利用していました。
同じAIでも使い方は三種三様。
各個人がそれぞれのやり方でAIを活用しているようでした。
現場のエンジニアの声








GitHub Copilotの登場によってソフトウェア開発のフロー自体が大きく変わりつつあるのだ!

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