【Alphacode 2】ついにAIが人間を超えた。Google Gemini Pro搭載の最強コード生成AI

GoogleGeminiを極める

2023-12-12

WEELメディア事業部リサーチャーのいつきです。

今回みなさんにお伝えするのは、プログラミングに特化したAI「Alphacode 2」について。

なんと、Alphacode 2は、競技プログラミングの成績で上位15%に入るほどの好成績を残しています。

すでに人間のプログラマーの85%をAIのシステムが超えたということになるので、もう凄すぎますよね！

以下の動画では、Alphacode 2の性能や仕組みについて解説されています。

今回は、Alphacode 2の特徴や仕組みについて解説します。

最後まで読んでいただくと、プログラミングAIの可能性に気づけるので、今後プログラミング業務の効率化にいち早く取り掛かれるようになるでしょう。

ぜひ最後までご覧ください。

なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。

Alphacode 2の概要

Alphacode 2は、プログラミングに特化した生成AIです。モデルには、Google傘下のDeepMindが発表した「Gemini Pro」が使われており、高い柔軟性と適応能力の高さを備えています。

とくに、競技プログラミングで上位15%に入る好成績を残しているのが特徴。コードの生成能力だけでなく、問題を理解し、分析し、推論を立てる能力に優れていることがスコアの高さに直結しています。

なお、AlphaCode 2は競技プログラミングに特化したAIですが、今後は機能の一部をGeminiに取り込み、より汎用性の高いサービスとしてリリースする予定です。

なお、Geminiについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【Gemini】GPT-4の最大の対抗馬GoogleのGemini！使い方〜GPT-4との性能比較まで

Alphacode 2の特徴

Alphacode 2といえば、競技プログラミングでのスコアの高さが魅力です。

おもに、以下のような特徴があります。

競技プログラミングで上位15%の成績
Alphacodeの約1.7倍の性能

それぞれの特徴を以下でみていきましょう。

競技プログラミングで上位15%の成績

これまで数多くのプログラミングAIが競技プログラミングに挑んできましたが、どれも50%程度の成績しか残せていませんでした。これは、競技プログラミング参加者の中央値に該当する成績ということになります。

しかし、Alphacode 2は上位15%に入る好成績を残しているとのこと。さらに、正答率0.2%の難問を解くほどの優秀な性能を備えているとの情報も出ています。

Alphacodeの約1.7倍の性能

Googleは、Alphacode 2を開発する以前に、AlphacodeというプログラミングAIを開発しています。その経験を活かして今回開発したAlphacode 2は、前モデルのAlphacodeと比較して1.7倍多くの問題を解いたとのことです。

ちなみに、Alphacode 2は、10回の試行以内に約43%の問題を解決しました。一方、Alphacodeは25%程度の問題解決しかできなかったようです。

AIの再構築を受けて、目覚ましい成長を遂げていることがわかりますね！

Alphacode 2の仕組み

ここでは、Alphacode2が高い処理能力を発揮できる、その仕組みについて解説します。

おもに、以下3つの仕組みがAlphacode 2の能力を支えています。

Gemini Proを基盤モデルに採用
約15000の問題と3000万のコードサンプルをデータセット
高度な検索&順位付け機能

それぞれの仕組みを詳しく解説していくので、ぜひ参考にしてみてください。

Gemini Proを基盤モデルに採用

Alphacode 2は、基盤モデルに「Gemini Pro」を採用することで、高い処理能力を獲得しています。言語モデルの性能を強化したことが、Alphacodeよりも大幅にパフォーマンスを向上させた要因になっているようです。

また、Gemini Proをただ使用するのではなく、プログラミングAIとして高いレベルで調整を施しているとのこと。

なお、3サイズ展開されているGeminiのなかでも、Gemini Proはバランスモデルとして展開されています。

約15000の問題と3000万のコードサンプルをデータセット

Alphacode 2には、膨大な量のデータを開発時点で学習させています。なんと、約15,000の問題と3,000万のコードサンプルをデータセットしているようです。

このデータをもとに、プログラミングコードを生成する際は、1回のサンプリングで最大100万個のコードサンプルを生成しているとのこと。

ここまで膨大なデータを備えていれば、問題に対して最適なコードを生成できても不思議ではないですね！

高度な検索&順位付け機能

Alphacode 2は、ただ膨大な数のデータを出力するだけではありません。高度な検索機能と順位付け機能を有しており、最後には本当に有効だと思われる10個のコードを厳選して出力してくれます。

Googleは、コードサンプルを生成するポリシーモデルと、それらの中から最善のものを選ぶ役割を担うスコアリングモデルがシステムの重要なポイントだと説明しています。

サンプルの量が膨大なので、検索機能と順位付け機能が重要なのは頷けますね！

なお、「Gemini Ultra」を搭載したGemini Advancedについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【Gemini Advanced】Googleの最新で最強のGemini Ultra搭載モデル！概要〜使い方まで解説

Googleの今後の展望

Googleは、アルファコード2が今後も改善を重ねることで、人間の中でも最高レベルのプログラマーのパフォーマンスレベルに到達すると考えています。

ただし、システムが人間のプログラマーに取って代わるのではなく、あくまで人間のプログラマーを支援するツールになると考えているようです。

実際にアルファコード2と人間の力を掛け合わせたケースでは、アルファコード2単体のスコアを上回ったとのこと。

今後は、システムが問題を解決し、コード設計を提案し、実装を支援する。そんな未来になることを開発チームが願っているように感じました。

なお、生成AIツールの開発コストを下げる方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→生成AIツールの開発費用が高い！コストを下げる2つの方法をご紹介

Alphacode 2の発表はかなり熱い！

今回のAlphacode 2の発表を受けて、筆者も改めてAIの発展に驚きました。人間のプログラマーのうち、すでに85%を超えているなんて、もう凄すぎますよね！

Alphacode 2の特徴を再度まとめました。

競技プログラミングで上位15%の成績
Alphacodeの約1.7倍の性能

とくに、競技プログラミングで正答率0.2%の問題を解けるという点に筆者も驚きを隠せません。今までのプログラミングAIに足りていなかった、高度な数学とコンピュータサイエンスの概念を備えていることがAlphacode 2の性能を支えているようです。

また、Alphacode 2には、以下のような仕組みが備わっています。

Gemini Proを基盤モデルに採用
約15000の問題と3000万のコードサンプルをデータセット
高度な検索&順位付け機能

膨大な量のデータをインプットし、そのなかから問題解決に最適なコードを10個にまで絞り混んでくれるので、かなり優秀ですよね！

今後も改良を重ねて、プログラマーの最高レベルにまで達するといわれているので、Alphacode 2の進捗には今後も注目です。

今からでも、プログラミングAIの操作に慣れておき、AIを業務活用することが当たり前になる未来に備えましょう！

最後に

いかがだったでしょうか？

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