GitHub の調査によると、開発者の 57% が、AI コーディング ツールの使用がコーディング スキルの向上に役立ったと感じています(生産性よりも、スキル向上が最大のメリットであると回答) ( AI はコーディングを容易にするだけではありません。コーディングが楽しくなります | IBM )。どのようにでしょうか? 開発者は AI の提案から学ぶことができます。たとえば、気付いていなかった新しい手法や関数の使用法に気付くかもしれません。AI は、質問があればコードやアルゴリズムを説明することもできます。まるで 24 時間 365 日対応の家庭教師がいるようなものです。

Microsoft/プリンストンの調査では、経験の浅い開発者は AI 支援によって生産性が最大 (21～40% 向上) に向上したのに対し、上級開発者はより控えめな向上しか得られませんでした。

多くの企業は、エンタープライズオプションが登場するまで、ChatGPT などのツールをコードに使用することを当初禁止していました。厳格な IP またはコンプライアンスが求められる分野 (金融、医療など) の場合は、環境から何も出ないように内部で実行されるセルフホスト型 AI モデルを選択するとよいでしょう。ベンダーはこれに応えており、現在では、コードでトレーニングを行わないことを約束する「Copilot for Business」や、内部で展開できるオープンソース モデルがあります。開発者がポリシーを理解していることを確認してください。たとえば、「顧客データや独自のアルゴリズムを外部の AI サービスに貼り付けないでください」などです。反対に、知的財産リスクに対処するには、AI が生成したコードがライセンスに準拠しているかどうかを確認してください (AI が有名なコードの一部をそのまま吐き出したケースがあります)。AI を使用しても、チームがオープンソース ライセンスに従う義務が免除されるわけではありません。1 つの方法は、AI を提案ツールとして使用し、開発者自身に重要なセクションを実装させるか、自分が作成していない異常なコードが表示された場合はクロスチェックを行うことです。時間が経てば、法的枠組みによってこれらの問題が明確になると思いますが、2025年時点ではまだややグレーゾーンなので、リーダーは情報を入手し、会社の資産を守るために慎重に行動する必要があります。

AIは初心者開発者を実際よりも生産的に見せます。ジュニアは AI の助けを借りて突然大量のコードを作成できますが、その出力の裏では理解が浅い可能性があります。たとえば、ジュニア開発者は AI アシスタントを使用して、新しいプログラミング言語でモジュール全体をすばやく作成できます (通常、学習に数週間かかります)。しかし、バグが発生した場合、コードの動作を完全に理解できず、デバッグに苦労する可能性があります。これは、知識のパラドックスと呼ばれることもあります。AI は、知識のある人がより速く作業するのに役立ちます (AI の出力を判断できるため) が、知識のない人の妨げになる可能性があります (良い出力と悪い出力を区別できないため)。

AI は数秒でコードを生成できるため、生産性には優れていますが、エンジニアがソリューションを理解せずに受け入れると、成長が停滞します。これは、多くの教育者やエンジニアが指摘する実際の懸念事項です。AI が生成したソリューションに依存すると、デバッグと試行錯誤から得られる深い学習が省略される可能性があります。特に脆弱なのは、ジュニア デベロッパーです。すべてに AI を使用すると、基本的なアルゴリズムやアーキテクチャの原則の学習を省略する可能性があります。

Gemini はマルチモーダル (テキストや画像を処理できる) であり、テキストで応答するだけでなく、エージェントとしてアクション (ツールの使用、API の呼び出し) を実行するように設計されています。ソフトウェア エンジニアリングの場合、これはコードを提案するだけでなく、そのコードを実行してテストし、デバッグし、反復処理できるモデルを意味する可能性があります。これは、タスク全体を処理できる自律的なコーディング アシスタントを持つようなものです。

Cline:オープンソースの弱者。Clineはオープンソースの VS Code 拡張機能で、商用 AI アシスタントの無料の代替として注目を集めています。これはコミュニティ主導のツール (「Roo」または「RooCline」と呼ばれることもあります) で、DeepSeek などのオープン モデルと統合されています。Cline の際立った特徴は、完全に透明な AI パートナーであることに重点を置いていることです。AI 主導のコード変更を実行するため、すべての変更を簡単に確認して確認できます。また、エージェントのような機能も備えています。Cline は高レベルの指示を受け取り、一連の手順 (テスト スイートの実行、失敗したテストの特定、修正の試行、繰り返しなど) を反復的に実行できます。これは、実質的に、自身の出力をデバッグする AI ジュニア開発者として機能します。このエージェント ループは、Copilot でもすぐには実行できないものです。Cline は無料で使用できるため、予算を重視するチームや、AI をより細かく制御したいチーム (モデルをセルフ ホストすることもできるため) にとって魅力的です。 Cline はまだ Cursor や Windsurf ほど洗練された高度な機能を備えていないかもしれませんが、AI コーディング ツールがいかにアクセスしやすくなったかを示しています。

Windsurf: Codeium のエージェント IDE。Windsurf Editor は「初の AI エージェント IDE」を自称しています。Copilot (リアルタイムでコーディングと連携) の強みと、バックグラウンドでより大きなタスクを処理できる自律エージェントを組み合わせることで、開発者の「流れ」を維持します。Windsurf のエージェントは、テストの実行、バグの検出、さらには複数ステップのワークフローでの修正の適用まで行うことができます。たとえば、Windsurf に特定のアルゴリズムを最適化するように依頼すると、IDE 内でコードの分析、一連の変更、ベンチマークの実行、結果の提示などがすべて実行されます。このアプローチは、非推奨の API をプロジェクト全体で更新したり、パフォーマンスのホットスポットを改善したりするなど、日常的でありながら多面的なタスクを対象としています。Windsurf は比較的新しい製品 (2024 年後半にリリース) で、サブスクリプションベースですが、IDE の方向性を示しています。

Cursor: AI ネイティブ コード エディター。Cursorは、AI を活用するためにゼロから構築されたスタンドアロン コード エディターです。「スマート」なコード補完と、高レベルの指示 (「この関数をリファクタリングしてわかりやすくする」など) を受け取り、コードベース全体に変更を適用できるエージェント モードを提供します。VS Code をルーツとしているため、Cursor は多くのプラグインと言語をサポートしています。開発者は、Cursor の超高速で正確な補完と、ファイル全体または複数のファイルを一度に更新するように指示できる制御レベルを高く評価しています。これは、自然言語によってガイドされる、ステロイドを投与された非常に強力な検索と置換のようなものです。欠点は、Cursor の高度な機能には学習曲線が伴い、有料製品であることです。

GitHub Copilot:業界のベテラン。OpenAIと GitHub によって開発された Copilot は、VS Code などのエディターにプラグインして、入力時にコードを提案します。オープンソース コードからの膨大な知識ベースがあり、多くの場合、コメントだけで関数を完成させたり、定型文を書いたりすることができます。

2023 年後半までに、組織の 63% が Copilot などの AI コーディング アシスタントを試験運用または使用していると報告しています。

Copilot を使用した開発者は平均で26% 多くのタスクを完了し、コード出力 (コミット) が約 13% 増加しましたが、コード品質は低下しませんでした。