AI「GitHub Copilot」の全社導入続々！その魅力と活用法とは？

ソフトウェア開発の世界では、人工知能（AI）の技術が急速に進化し、開発者の作業を劇的に変えつつあります。特に、GitHubとOpenAIが共同開発したAIベースのコーディングアシスタント「GitHub Copilot」は、開発者がコードを書く際にリアルタイムでサポートすることで、開発効率や品質を大幅に向上させることができるとして注目されています。

この記事では、GitHub Copilotとは何か、どのようなメリットや活用法があるか、どんな企業が導入しているかなどについて解説します。最先端のAI技術を活用して、ソフトウェア開発の革新を目指しましょう。

GitHub Copilotとは？

GitHub Copilotは、ソフトウェア開発プラットフォームのGitHubを所有するMicrosoftと人工知能開発組織のOpenAIが共同開発したAIサービスで、途中まで書いたコードを補完したり、コメントに応じてコードを書いたりすることが可能です。

GitHub Copilotは、OpenAIが開発した人工知能モデルのOpenAI Codexを利用しており、ディープラーニング（深層学習）を使用して人間のようなテキストを生成する言語モデルです。OpenAI Codexモデルは、さらに12種類のプログラミング言語について、ギガバイト単位のソースコードを使用して訓練されています。

GitHub Copilotは、2021年6月29日にテクニカルプレビューとして公開され、現在は有償サブスクリプション型サービスとして利用可能です。多数のプログラミング言語をサポートしており、Visual Studio CodeやVisual Studioなどの統合開発環境（IDE）で利用できます。

GitHub Copilotのメリット

GitHub Copilotは、開発者がコードを書く際に多くのメリットを提供します。以下では、その主なメリットについて詳しく説明します。

コード記述の効率化

GitHub Copilotは、開発者が入力したキーワードやコメントに基づいて関連するコードスニペットを自動生成することができます。これにより、手動でコードを書く手間が減り、開発者はより重要なタスクに集中できるようになります。

例えば、Pythonで「二分探索法」というコメントを入力すると、以下のようなコードが生成されます。

# 二分探索法
def binary_search(array, target):
# 配列が空なら-1を返す
if len(array) == 0:
return -1
# 配列の先頭と末尾のインデックスを取得
left = 0
right = len(array) - 1
# 左右のインデックスが交差するまで繰り返す
while left <= right:
# 中央のインデックスを計算
mid = (left + right) // 2
# 中央の要素が目的の値ならそのインデックスを返す
if array[mid] == target:
return mid
# 中央の要素が目的の値より小さければ左側を無視
elif array[mid] < target:
left = mid + 1
# 中央の要素が目的の値より大きければ右側を無視
else:
right = mid - 1
# 目的の値が見つからなければ-1を返す
return -1

このように、GitHub Copilotはプログラミング問題や要件に応じて適切なコードを生成することができます。

コード品質や安全性の向上

GitHub Copilotは、コード品質や安全性も向上させることができます。GitHub Copilotは、コーディングスタンダードやベストプラクティスに基づいて提案を行い、開発者がより迅速かつ効果的に問題を特定・修正できるようになります。

例えば、Pythonでパスワードチェッカーというコメントを入力すると、以下のようなコードが生成されます。

# パスワードチェッカー
import re

def check_password(password):
# パスワードが8文字以上かどうかチェック
if len(password) < 8:
return False
# パスワードが英数字と記号だけかどうかチェック
if not re.match("^[a-zA-Z0-9!@#$%^&*]+$", password):
return False
# パスワードが大文字と小文字と数字と記号をそれぞれ含んでいるかどうかチェック
if not re.search("[A-Z]", password):
return False
if not re.search("[a-z]", password):
return False
if not re.search("[0-9]", password):
return False
if not re.search("[!@#$%^&*]", password):
return False
# パスワードが有効ならTrueを返す
return True

このように、GitHub Copilotはセキュリティやパフォーマンスなどの観点からも優れたコードを生成することができます。

既存プロジェクトの改善

GitHub Copilotは、既存プロジェクトの改善にも利用できます。GitHub Copilotは、プロジェクトのリポジトリ内のファイルやディレクトリ構造を解析し、潜在的な問題や改善点を自動的に検出することができます。

例えば、Pythonで書かれたコードに対して、「コードの品質をチェックしてください」というコメントを入力すると、以下のようなコードが生成されます。

# コードの品質をチェックしてください
# pylintというツールを使ってコードの品質をチェックする
import pylint
# コードのファイル名を指定する
filename = "code.py"
# pylintにファイル名を渡してコードの品質をチェックする
pylint.run_pyreverse(filename)
# pylintから得られた結果を表示する
pylint.display_results()

このように、GitHub Copilotは既存プロジェクトの品質や効率性を向上させるためのツールとして使用できます。

学習や研究の支援

GitHub Copilotは、学習や研究の支援にも活用できます。GitHub Copilotは、不慣れなフレームワークや言語についてもコードを生成したり、ドキュメントやチュートリアルへのリンクを提供したりすることができます。

例えば、Pythonで機械学習モデルを作るというコメントを入力すると、以下のようなコードが生成されます。

# Pythonで機械学習モデルを作る
# scikit-learnというライブラリを使う
from sklearn import datasets, linear_model, metrics
# データセットをロードする
X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)
# 線形回帰モデルを作る
model = linear_model.LinearRegression()
# データセットを訓練用とテスト用に分割する
X_train, X_test, y_train, y_test = datasets.train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# モデルに訓練用データを学習させる
model.fit(X_train, y_train)
# テスト用データでモデルの性能を評価する
y_pred = model.predict(X_test)
print("Mean squared error:", metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("R-squared score:", metrics.r2_score(y_test, y_pred))

このように、GitHub Copilotは学習や研究に必要なコードや情報を提供することができます。

GitHub Copilotの導入事例

GitHub Copilotは、多くの企業や組織が導入しています。以下では、その一部の事例について紹介します。

Microsoft

Microsoftは、GitHub Copilotの開発元であり、自社内でも広く利用しています。Microsoftでは、GitHub Copilotを使ってWindowsやAzureなどの大規模なプロジェクトの開発効率や品質を向上させています。また、MicrosoftはGitHub CopilotにGPT-4などの最新のAI技術を統合し、さらなる革新的な開発体験を提供しています。

Google

Googleは、GitHub Copilotと自社開発のAI技術「TensorFlow」や「Cloud AI Platform」などを組み合わせて利用しています。Googleでは、GitHub Copilotを使ってTensorFlowやCloud AI Platform上で動作する機械学習モデルやアプリケーションの開発速度や品質を向上させています。また、GoogleはGitHub Copilotに自社開発のAI技術「LaMDA」や「MUM」なども統合し、より自然で対話的なコーディングアシスタントとして利用しています。

IBM

IBMは、GitHub Copilotと自社開発のAI技術「Watson」や「Cloud Pak for Data」などを組み合わせて利用しています。IBMでは、GitHub Copilotを使ってWatsonやCloud Pak for Data上で動作する機械学習モデルやアプリケーションの開発速度や品質を向上させています。また、IBMはGitHub Copilotに自社開発のAI技術「Project CodeNet」や「Project Debater」なども統合し、より高度で論理的なコーディングアシスタントとして利用しています。

まとめ

この記事では、「AI「GitHub Copilot」の全社導入続々」に関する記事を書きました。記事では、

GitHub Copilotとは何か
GitHub Copilotのメリットや活用法は何か
GitHub Copilotの導入事例は何か

について解説しました。GitHub Copilotは最先端のAI技術を活用してソフトウェア開発者の作業をサポートする革新的なサービスです。多くの企業や組織が導入しており、ソフトウェア開発
の世界に大きな影響を与えています。GitHub Copilotを利用して、自分のプロジェクトに適切な方法で活用してみましょう。

参考サイト：