AIコーディングで開発スピードアップ「GitHub Copilot」の魅力を解説

GitHub Copilotは、GitHub社とOpenAI社の共同プロジェクトによって誕生した、有料のAIコーディング支援ツールです。既存のエディタにインストールして利用することができます。現在、公式サポートがあるのは、Neovim、Jet Brains IDE、Visual Studio、Visual Studio Codeの計4つのエディタです。

エディタ上でコーディングの指示を自然言語で書いたり、コーディングした内容を基に、GitHub Copilotがそれに続くと予想されるコードを提案してくれます。AIシステムとしては「OpenAI Codex」という機械学習モデルに基づいており、GitHubで一般公開されている自然言語テキストとソースコードをもとにトレーニングされています。

コーディングプロセスを劇的に進化させると話題のGitHub Copilotですが、具体的にはどのようなメリットがあるのでしょうか。主に以下の3点が挙げられています。

生産性の向上

GitHubが公式に実施した使用感調査からも、ユーザーの60〜70％※が「使用による満足感」を覚えており、87％のユーザーが「反復作業における精神的エネルギーの維持に役立った」と回答しています。特に退屈な反復作業をGitHub Copilotに任せることで、開発者は複雑で重要な部分に力と時間を割くことができるという意味で、生産性の向上を体感しているようです。

学習効果

自然言語の指示でコーディングを作成してくれるので、コーディング初心者や不慣れな開発言語を扱う際に役立ちます。自分では思いつかなかった発想でのコーディングを提案されれば、それも1つの学習機会となるでしょう。またGitHub Copilotはエディタ内で完結するので、サンプルコードを閲覧するために、ブラウザとエディタを行き来するような手間も省けます。

脆弱性の検知

GitHub Copilotは、資格情報のハードコーディングやSQLインジェクション、パスインジェクションなど、脆弱性につながりやすいコードパターンを見つけて警告する脆弱性フィルタリング機能があります。これまで一般的だった静的な脆弱性検出ツールと異なり、コーディングを進めるそばから、リポジトリ全体を分析して脆弱性パターンを指摘できるという点もメリットです。

▼参考
※GitHub社　GitHubブログ

GitHub Copilotの使用にあたっては、注意したいポイントがあります。意図せず大事件に発展する可能性もありますので、リテラシーの範囲内で活用しましょう。

著作権が不透明である点

GitHub Copilotが提案するコードは、GitHubで公開されたオープンソースに基づいた機械学習から生成されています。以前GitHubに金融系社内システムのためのソースコードが流出し大事件となった例もあるように、場合によっては本来著作権があるソースを学習している可能性があります。GitHub Copilotが生成するコードの信頼性は、十分に注意して判断しましょう。

情報漏洩のリスクについて

社外秘のプロジェクトなど、機密性の高いシステム開発でGitHub Copilotを利用するには、細心の注意が必要です。ソースコードの流出はないとされていますが、改善を目的とした情報の送信機能はありますので、作成中のコードがクラウドにアップされ検証に利用されるケースは考えられます。規約改訂の際には、内容を確認しましょう。

機械学習の精度に依存する点

生成されるコードは、あくまで機械学習による予測に過ぎません。提案されたコードを承認するかは開発者の責任です。プロジェクト独自のコーディングルールに従っているか、堅牢性や汎用性が考慮されているかなど、開発者としてのスキルに基づいた判断が欠かせません。

得意言語や専門領域に関わらず、ITフリーランスにとっては、スキルアップや技術研鑽のための情報キャッチアップは欠かせません。GitHub Copilotなどの新しいツールやサービスについても、いち早く情報を察知し日々の業務改善に取り入れたいものです。ただし新しいサービスにはメリット・デメリットや、思いがけない注意点もあるので、正しい情報をキャッチアップしリスクマネジメントをした上で取り入れましょう。

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