社内リソースが限られている中、システム開発の効率化は多くのベンチャー中小企業にとって大きな課題と言えます。

このような状況で、開発の速度を加速させ、より効率的なコーディングを実現するのが「コード生成AI」です。

コード生成AIを使うことで、開発者は手動でコードを書く時間を大幅に短縮でき、より創造的な作業に集中できるようになります。

この記事では、コード生成AIの基本から具体的な活用方法、おすすめのツール5選、そしてメリットとデメリットまでを網羅的に解説します。

プログラミング初心者から経験豊富な開発者まで活用できる記事となっておりますので、ぜひご参照ください。

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システム開発経験（Java, PHPによる開発及びリーダー経験あり）

目次

• コード生成AIとは？
  • コード生成AIとは
  • コード生成AIの活用方法
• 【無料あり】おすすめのコード生成AIランキング6選
  • 1位 JITERA
  • 2位　Code Llama
  • 3位　TabNine
  • 4位　Hugging Face
  • 5位　GitHub Copilot
  • 6位　Amazon CodeWhisperer
• おすすめのコード生成AIの選び方
  • 自社のプロジェクトの特性との相性を確認する
  • 機能性の比較
  • コストとサポート体制を確認する
  • 実際にコード生成AIを試してみることも重要
• コード生成AIのメリットとデメリット
  • コード生成AIのメリット
  • コード生成AIのデメリット
• AIによるプログラミング自動化の未来
  • 自動化の進展
  • 企業への影響
• まとめ: コード生成AIの活用で効率的なシステム開発を

コード生成AIとは？

コード生成AIとは

コード生成AIは、自然言語処理技術を活用して人間が書いた指示や要件をもとにプログラミングコードを自動生成する技術です。

このAIは、WebサイトのHTMLやCSS、さらにはJavaScriptやPythonなどの様々なプログラミング言語のコードを生成する能力を持っています。

GitHub CopilotやOpenAI Codexなどが有名で、これらは大量のコードデータベースから学習してユーザーの入力に基づいて関連するコードを提案してくれます。

コード生成AIを活用することで、開発者は今までに実現できなかったコーディング速度でより複雑な実装ができるようになるでしょう。

コード生成AIの活用方法

コード生成AIの活用方法は多岐にわたります。

初心者は基本的なコード構造の学習や簡単なプログラムの自動生成に利用できる一方で、経験豊富な開発者はより高度なコードの自動補完や、バグ修正、リファクタリングツールとしても活用できます。

また、非プログラマーでも簡単な指示をAIに伝えることでウェブサイトの修正や小規模なアプリケーションの開発が可能になるため、プログラミングにおける全体的な参入障壁が下がり、コミュニティ全体が活発化することが考えられます。

コード生成AIを活用した作業が広がれば、より効率的により複雑な作業に従事できる人材が増えるため、IT業界という観点から見ても人材育成に可能性を見出すことも可能になるかもしれません。

【無料あり】おすすめのコード生成AIランキング6選

コード生成AIは、プログラミングの効率を大幅に向上させるための強力なツールですが、多くのオプションがあるため、どのAIを選ぶかはプロジェクトのニーズや予算に大きく依存するといえます。

特に無料のコード生成AIは、初期コストを抑えつつ技術の恩恵を受けたい企業や個人開発者にとっては非常に魅力的でしょう。

ここではおすすめのコード生成AIについて紹介し、それぞれの特徴や機能を解説していきます。

1位 JITERA

コード生成AIを検討している方に最もおすすめなのが「JITERA」です。

JITERAは、株式会社Jiteraが開発した「AIを活用した革新的なコード生成プラットフォーム」です。JITERAの大きな特徴は、JITERAを使うことでエンジニアであれば誰でも「高速」「高品質」開発が可能という点です。

開発期間が3倍以上短縮され、作業の大幅な効率化が期待できる画期的なツールです。

JITERAの他社にはない特徴として、もう一点。Figmaのデザインファイルから直接コードを生成できる点です。これにより、デザインとコーディングのギャップを解消し、開発スピードを大幅に向上させることができます。

JITERAの主な特徴は以下の通りです：

JITERAは、初心者から上級者まで、全ての開発者にとって効率的で使いやすいツールです。コード生成AIの使用を検討している方は、まずはJITERAを試してみることをおすすめします。

2位　Code Llama

Code LlamaはMeta社が開発したコード生成AIで、自然言語とコードの両方のプロンプトに対してコードを生成できる能力を持っています。

プログラムの補完や質問への応答など、開発者のニーズに応じた柔軟なサポートを提供しています。

特に長いデータに基づいた学習能力が高く、複雑なコード生成にも対応可能です。

3位　TabNine

TabNineは、ディープラーニングを活用したコード補完ツールです。

多くのプログラミング言語に対応しており、IDEやエディタに簡単に統合できます。

リアルタイムでコードの提案を行えるため、開発者がより速くより正確なコードを書くのに役立ちます。

特にコードの文脈を理解し、関連性の高い提案を行う能力が評価されています。

4位　Hugging Face

Hugging Faceは、オープンソースのAIコミュニティであり、多くの自然言語処理ツールを提供しています。

その中にはコード生成に特化したモデルも含まれており、特に研究者や開発者によるカスタムプロジェクトに適しています。

コミュニティ主導の開発が特徴で、最新のAI研究成果を活用したコード生成が可能です。

5位　GitHub Copilot

GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIが共同で開発したコード生成AIです。

開発者が書き始めたコードに基づいてその続きを予測し提案することで、開発速度の向上と実用性を生み出しています。

GitHubの膨大なコードベースから学習しており、多様なコーディングスタイルや言語に対応しているため、適切な提案を行う能力が高いといえます。

6位　Amazon CodeWhisperer

Amazon CodeWhispererは、AWSが提供するコード生成AIです。

自然言語のプロンプトに基づいてコードを生成し、特にAWSサービスに最適化された提案を行います。

セキュリティの脆弱性を検出して修正案を提示するなど、安全性にも配慮されているのが特徴です。

AWSユーザーにとっては特に便利なツールと言えるでしょう。

おすすめのコード生成AIの選び方

コード生成AIの選び方は、企業のニーズ、技術的要件、予算、そしてセキュリティ要件に基づいて慎重に行う必要があります。

自社のプロジェクトの特性との相性を確認する

まず、自社の開発プロセスやプロジェクトの特性を理解し、どのようなタイプのコード生成が必要かを明確にします。

短期間で多くのプロトタイピングを行うスタートアップ系のプロジェクトの場合は、迅速なコーディングを重視し、大規模なプロジェクトの場合はセキュリティとカスタマイズの柔軟性を優先するなどです。

機能性の比較

次に、各ツールの機能性を比較します。

GitHub Copilotは既存のコードベースから学習して提案を行うため一般的なプログラミングタスクに適していますが、特定の業界や技術に特化した提案が必要な場合は、AWSのCodeWhispererのようなサービスが適しているかもしれません。

コストとサポート体制を確認する

さらに、コストとサポート体制も重要な選択基準です。

無料で提供されているツールもありますが、企業レベルでの導入を考える場合はサポート体制やセキュリティ対策、アップデート頻度などを考慮する必要があるでしょう。

実際にコード生成AIを試してみることも重要

最後に、実際に試用してみることが重要です。

ほとんどのコード生成AIは無料版またはトライアル期間を提供しているため、実際に自社のプロジェクトに適用してみて、その効果や性能を評価し、チームのフィードバックを集めることで最も適したツールを選択できます。

このように、コード生成AIの選び方も重視する基準によって多岐にわたりますが、自社のニーズと目標に合わせて慎重に選択することで、開発プロセスの効率化と品質向上を期待できます。

コード生成AIのメリットとデメリット

コード生成AIのメリット

コード生成AIは、プログラミングの効率化、学習支援、コード品質の向上、そして多様な言語やフレームワークへの対応という点で多くのメリットがあります。

具体的には、開発者は繰り返し発生するタスクや標準的なコードパターンを自動化することで、より迅速にプログラムを作成できるようになります。

セッターやゲッターのようなテンプレート的なソースはIDEによっては自動生成してくれるものもありますが、コード生成AIと併用することでより詳細なアノテーションの記述や細部まで行き届いた実装を瞬時に作成できるようになります。

初心者や学習者にとっては、つまづきやすい箇所や何度も調べてしまうような実装を効率よく生成できるため、学習教材としても有用性が高いと言えます。

また、実際に実装したコードが上手く機能しない場合にも、バグや潜在的な問題を早期に特定し修正するための解決策を提案してくれるため、実装だけでなくバグ修正の手間も軽減させることができます。

さらに、多くのコード生成AIは複数のプログラミング言語やフレームワークに対応しており、異なる技術スタックに対応する際の柔軟性も高まります。

PHPからJavaに移行する必要があるプロジェクトなどの場合は、コード生成AIを活用することで異なった言語による実装でも簡単に移行ができるようになるでしょう。

コード生成AIのデメリット

一方で、コード生成AIはセキュリティとプライバシーの懸念、品質の不一致、コンテキストの理解の限界といったデメリットも存在しています。

セキュリティ上の脆弱性が含まれている可能性があるため、生成されたコードには慎重な検証と修正が必要です。

また、AIが生成するコードは常に最適または正確とは限らず、プロジェクトの全体的なコンテキストやビジネスロジックを完全には理解できない場合があります。

そのためコード生成AIだけで作業が完結することがない点は留意しておきましょう。

さらに、コード生成ツールの使用がソースコードのプライバシーや知的財産権に関する問題を引き起こす可能性もあり、これらのリスクは特に企業が独自の技術を保護する必要がある場合に重要です。

最終的には人の手による修正と確認が必要なため、完全な自動化が難しい点は今後のコード生成AIの課題とも言えるでしょう。

AIによるプログラミング自動化の未来

自動化の進展

プログラミングにおけるAI自動化の未来は、技術の進歩とともに急速に進化しています。

AIによるコード生成や最適化は、開発プロセスを根本から変える可能性を秘めています。

実際にGitHub Copilotなどでは、開発者がコードを書き始めるとその続きを予測して提案する機能を持っています。

AIはコーディングスタイルを学習してより効率的かつエラーの少ないコードを生成可能であり、複数のプログラミング言語の理解、異なるフレームワークやライブラリとの互換性を持つコードの生成まで担うことができます。

このようなコード生成AIの進歩はプログラミングの自動化を加速させ、開発者の役割や作業内容までもを過不足なく担う可能性があるところまで来ています。

しかし私たちは、コード生成AIの進化に伴い品質管理、セキュリティ、倫理的な問題などの新たな課題も解決してく必要があります。

以下にして私たちの日常にAIを溶けこませるのか、どのように作業を自動化していくのか各個人・各企業がAIの可能性を見出す機会を増やしていく必要があると言えるでしょう。

企業への影響

AIによるプログラミング自動化は、特に中小企業にとって大きな意義を持っているといえます。

多くの中小企業ではリソースが限られており、効率的なプロセスとコスト削減が重要な課題です。

AIによる自動化はこれらの企業が開発プロセスを効率化し、より少ないリソースでより多くの作業を行うことを可能にするでしょう。

コード生成AIを活用してバグを早期に検出し修正することができれば、品質保証のコストを削減し、製品のリリースまでの時間を短縮することができます。

さらに新人教育や経験の浅いIT人材に対しても友好的に活用できるため、研修コストや手間を大幅に削減できる可能性もあります。

しかし、これらのメリットを持つコード生成AIを導入する立場にあるリーダーや役職者はその陰に潜む影響もしっかりと理解しておく必要があります。

企業の抱える独自の技術や情報を守るためのセキュリティは問題ないのか、情報漏洩のリスクがないのか等が考えられるでしょう。

コピペするだけでコード補完をしてくれる生成AIですが、そのサービスを提供している会社が攻撃にあった場合それらの情報が全て漏洩し、悪用されてしまう危険性があります。

これらを防ぐためにも、コード生成AIを導入する上でのマニュアル化や企業内でのルールの整備も重要な事項だと言えそうです。

まとめ: コード生成AIの活用で効率的なシステム開発を

コード生成AIは、プログラミングの工程を簡便化もしくは補助してくれる強力なツールであり、テンプレート化できるようなコードの自動化、コードの統一による品質向上、多言語対応など多岐にわたる機能を提供してくれます。

コード生成AIを活用するための要点として、適切なツールの選定、プロジェクトの要件、使用するプログラミング言語、予算などを考慮してコード生成AIを選びましょう。

また、コード生成AIを用いる目的も明確化させることにより、補助的に利用するものなのかどうかを組織全体で統一させることができるため、余分なリスクを軽減することができるでしょう。

しかし、これまでも述べてきたようにコード生成AIを活用する際には、セキュリティやプライバシー、品質管理などの課題にも注意を払う必要があります。

コード生成AIを導入する立場にある方はその危険性を理解して導入し、ツールを利用する開発者は作成されたマニュアルを遵守することが大切です。

コード生成AIの活用は開発者の負担を軽減する大きな潜在力を持っているため、上手に付き合っていくことで更なるシステム開発の効率化を目指していきましょう。

Jitera社は、企業様の要件を考慮してさまざまな視点からコード生成AIについての提案が可能です。導入するコード生成AIについて悩んでいるという方は、Jitera社へ一度ご相談してみてはいかがでしょうか？