コード生成AIとは？おすすめツールを徹底解説！効率化とバグ修正に最適なツールも比較
WEELメディア事業部リサーチャーのいつきです。
突然ですが、プログラミングに関わる仕事をしている方や、周りでそのような仕事をしている方はコード生成AIを活用していますか？。
コード生成AIはプログラミング作業の効率化やバグの削減に大きく貢献します。もし、まだ活用していないという方は業務効率化のチャンスです！。
この記事では、コード生成AIを利用するメリットやデメリット、おすすめのコード生成AIをご紹介します。
最後まで目を通すと、コード生成AIの導入も捗るため、今までやっていたプログラミング業務の大半を自動化できるかもしれません。
ぜひ最後までご覧ください。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
コード生成AIとは
コード生成AIは、自然言語処理（NLP）などのAI技術を活用して、プログラムコードを自動的に生成するツールです。開発者が人が普段話したり書いたりする言葉で指示を入力すると、AIがその内容を理解し、適切なコードを生成します。
何もない状態からコードを生成できるのはもちろん、既存のコードを自動補完したり、バグを検出して修正案を提案したりすることも可能です。。事前に多くのプログラミング知識を学習しているため、AIがコードの生成をできるようになっています。。
おもに、プログラミング作業の効率化やバグの削減を目的に使われることが多く、近年の需要拡大を受けて多くのコード生成AIが登場しています。
なお、生成AIの仕組みを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。
コード生成AIのメリット
コード生成AIを利用するメリットは以下の4つです。それぞれ解説していきます。
開発時間の短縮
コード生成AIは、自身で考えたコードをもとに最適なコードを提案してくれます。また、自身でコードを考えなくても、テキストでどんなコードを作りたいか指示をすることでもコードの生成が可能です。
さらに、異なる言語やフレームへワークの移行も一括で対応してくれるため、手作業でコードを書くよりも短時間で開発ができるといえるでしょう。
コード品質の向上
AIを使用せずにバグを発見し修正するためには、テスターがさまざまな動作試験を実施し、プログラマーが長い時間をかけて解析・修正を行う必要がありました。さらに、修正をしたらテスターが再度試験を行う、というように時間や人件費などのコストがかかります。
コード生成AIは世界中のコードから学習したバグのパターンをもとに、AIがバグを発見し、対応策を提案してくれます。人の目では見つけられなかったバグを短時間で見つけてくれるため、コスト削減だけでなくコード品質の向上につながるでしょう。
学習・サポートの強化
コード生成AIは、プログラミングに関わる方が新しいプログラミング言語やフレームワークを学ぶためのツールとしても活用できます。既存のコードや生成されたコードで分からない点がある場合、AIに質問をすると解説をしてもらうことも可能です。
また、エラーメッセージを入力すると、AIが原因を分析し、解決策を提案してくれます。これらにより効率的に学習を進めることができるといえるでしょう。
単純作業の自動化
コード生成AIを活用して実際の開発環境で便利に使えるツールとして「自動コード生成ツール」があります。自動コード生成ツールは、CRUDやAPIリクエスト、テストコードの自動生成などの定型的なコーディングやルーチン作業の自動化が可能です。
このような作業を自動化することで、開発者はより創造的な作業に集中できるようになります。
コード生成AIのデメリット・注意点
上の章ではコード生成AIのメリットをご紹介しました。この章では反対にデメリットと、それに伴う注意点を解説します。
生成されるコードの品質にばらつきがある
コード生成AIは、大量のデータをもとに学習してコードを生成しますが、その品質は常に安定しているわけではありません。 動作はするものの計算コストが高かったり、メモリを無駄に消費したりするコードを含むことがあり、パフォーマンスの低下やバグの発生につながる可能性があります。
一般的に推奨されているスタイルに沿っていないコードを提案することもあるため、AIの出力をそのまま使うのではなく、開発者が必ず確認・修正することが必要です。
著作権の侵害
コード生成AIはインターネット上のデータを学習しているため、著作権があるコードを知らずに生成してしまう可能性があります。オープンソースのように開発者が無償で公開し、利用・改変・再配布が許可されているソースコードがあります。しかし著作権を放棄しているわけではありません。
AIが生成したコードの著作権については、明確な基準が定まっておらず、さまざまな議論が続いています。著作権に関する注意事項や利用規約をこまめに確認し、トラブルを防ぐことが重要です。
情報漏洩のリスク
コード生成AIを利用する際に、機密情報や社内のソースコードを入力すると、それが学習データとして扱われる可能性があります。 特に、クラウドベースのAIツールを使用している場合、入力した情報が外部サーバーに送信されるため、社内の機密データや顧客情報が意図せず流出するリスクがあります。
企業では機密情報をAIに入力しないルールを徹底し、オンプレミス（社内環境）で動作コードを生成するAIを活用するなどの対策が必要です。また、一部のツールでは「入力データを学習しない設定」が可能な場合があるため、プライバシーやセキュリティポリシーを確認した上で利用しましょう。
利用者のスキル低下
コード生成AIを頻繁に利用すると、エンジニア自身のプログラミングスキルが低下する可能性があります。 特に、初心者がAIに依存しすぎると、コードの仕組みを理解せずにコピーペーストするだけの作業になり、自身のプログラミングスキルを向上させることができません。結果として、メンテナンスやトラブルシューティングが困難になります。
AIはあくまでもツールと捉え、生成されたコードは意図を確認するように意識することで、開発者自身がスキルアップをすることが重要です。
コード生成AIおすすめ5選
ここからは、コード生成AIのおすすめをご紹介します。
今回紹介するモデルは以下の5つです。
- GitHub Copilot
- Code Llama
- Amazon CodeWhisperer
- Tabnine
- Google Colaboratory
それぞれのモデルの特徴を解説していきますので、ぜひ導入を検討する際の参考にしてください。
①GitHub Copilot
GitHub Copilotは、Visual Studio Code（VS Code）などのIDEと統合できるAIコード補完ツールです。OpenAI Codexを基盤としており、その間でコードを提案・補完する機能があります。
Web開発やアプリ開発に適しており、多くのプログラミング言語（Python、JavaScript、Javaなど）に対応しています。
なお、GitHub Copilotは公開された大量のコードを学習データとしているため、セキュリティや著作権の問題、コードの品質にばらつきがある点には特に注意が必要です。
なお、GitHub Copilotを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。
②Code Llama
Code Llamaは、メタ社が開発したコード生成専用のLLMです。同社の大規模言語モデル「Llama 」をベースに作られており、100kトークン（≒100,000単語）の入力にも対応できる性能を備えています。
オープンソースとして提供されているため、カスタマイズ性が高く、ローカル環境での運用も可能です。他のコード生成AIツールと異なり、商用利用ができる点も魅力のひとつと言えます。
さらに、PythonやC++、JavaScriptなど、多くの言語をサポートしており、プライバシー重視の企業や研究機関に適したAIです。
ただし、他のクラウドベースのツールに比べて、セットアップや運用に技術的な知識が求められる点には注意が必要となります。
なお、Code Llamaを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。
③Amazon CodeWhisperer
Amazon CodeWhispererは、AWS環境に最適化されたAIコード補完ツールで、AWS Lambda、S3、DynamoDBなどのクラウドサービスとの連携が可能です。
GitHub Copilotと同様にコードの自動挿入や提案ができます。
AWS SDKを活用したコードの提案が得意で、クラウド開発に特化しています。また、コードのセキュリティスキャン機能を搭載しており、脆弱性のあるコードを自動検出できるのも特徴です。
AWS ユーザーにとっては特に利便性が高い一方、AWS 以外の環境では機能が限定的になる可能性があります。
④Tabnine
Tabnineは、AIがコードを予測して自動で補完してくれるツールで、GitHub Copilot の代替として注目されています。最大の特徴は、ローカル環境で動作するため、プライバシーを重視する企業でも利用しやすいことです。
機械学習を活用し、チームが過去に書いたコードやプロジェクトのスタイルに合わせて、AIが正しいコード補完を提案できるため、企業やチーム開発向けに最適といえます。
Python、JavaScript、C++などの言語に対応しており、クラウドに依存しないコード補完を求める開発者にとって魅力的なツールです。
⑤Google Colaboratory
Google Colaboratory（Colab）は、Google社が提供している、ブラウザからPythonを記述・実行することができるツールです。
無料でクラウド上のGPUを使用できるため、AI・データサイエンス分野の研究者やエンジニアに人気があります。
Pythonのライブラリ（NumPy、Pandas、TensorFlowなど）を活用したコードを自動生成・補完することが可能です。他のコード生成AIとは異なり、「コードを書くこと」だけでなく、「開発を進めるための環境を提供している」点が特徴といえます。
なお、Google Colaboratoryを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。
おすすめコード生成AIを比較
当記事でおすすめしている5つのモデルの特徴や料金をまとめました。なお、料金は2025年2月時点の情報となっております。変更されている可能性があるため、最新の情報は各公式サイトでご確認ください。
| モデル名 | 特徴 | 得意分野 | 料金プラン |
|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | ・開発者がコードを入力する際に、瞬間的に最適なコードの候補を提案する。 ・自然言語コメントから関数を生成するのが得意。 | Web・アプリ開発全般 | 月額 $10（個人） / $19（企業） |
| Code Llama | ・オープンソースのコード生成AIで、カスタマイズ性が高く、ローカル環境で動作可能。 ・LLM（大規模言語モデル）を活用している。 | 研究・ローカル開発 | 無料 |
| Amazon CodeWhisperer | ・AWSサービスに最適化されており、クラウド開発向けのコード補完に強い。 ・セキュリティスキャン機能を搭載。 | クラウド開発 | 無料（個人） / 月額 $19（Pro） |
| Tabnine | ・プライバシー重視で、ローカル環境でも動作。 ・補完の精度が高く、チーム開発向け機能も豊富。 | 企業・チーム開発 | 無料（基本） / 月額 $12（プロ） |
| Google Colaboratory | ・Python特化の環境で、機械学習 ・データ分析向けの補助コードを生成。 ・無料GPUも利用可能。 | 機械学習・データ分析 | 無料（Basic） / 月額 $9.99（Pro） / 月額$49.99（Pro+） |
コード生成AIの選び方
コード生成AIを選ぶ際は、以下3つのポイントを意識するのが大切です。
- 自社業務との相性を確認する
- 必要コストを確認する
- サポート体制の充実度を確認する
自社業務との相性を確認する
まず、自社の業務フローや開発プロセスに適したツールかどうかを見極めることが大切です。例えば、特定のプログラミング言語やフレームワークを使用している場合、それに対応しているか確認しましょう。
その他に、コードの品質や生成速度、カスタマイズ性、チームでの共同作業のしやすさ、セキュリティ要件、社内システムとの統合のしやすさも判断基準になります。
必要コストを確認する
ツールの導入にはコストがかかるため、価格と提供される価値のバランスを考えることが重要です。
サブスクリプション型なのか、一括払いなのか、使用量に応じた課金なのかなど、料金体系を確認し、自社の予算や利用頻度に合った選択しましょう。
サポート体制の充実度を確認する
導入後のサポートが充実しているかどうかも、運用の安定性に関わる重要な要素です。
ドキュメントやFAQの充実度、カスタマーサポートの対応速度などを確認しましょう。 特に、業務でトラブルが発生した時に迅速に対応してもらえるかどうかは、業務効率に大きな影響を与えるため大切な要素となります。
コード生成AIでプログラミングタスクを効率化しよう！
今回はコード生成AIのメリット・デメリット・注意点やおすすめのツールをご紹介しました。
コード生成AIは、コードの自動生成や補完ができるモデルです。チャット形式で質問に答えてくれるモデルもありますので、コーディングタスクの疑問を解決しながらスムーズにプロジェクトを進められます。
コード生成AIを導入する際は、メリットや注意点を理解したうえで導入することが大切です。特に、AIの出力をそのまま使うのではなく、開発者が必ず確認・修正することや、著作権に関する注意事項や利用規約をこまめに確認し、トラブルを防ぐことが重要となります。
今回ご紹介したおすすめのコード生成AIは無料プランがありますので、気になったものはぜひ試してみてください。
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最後に
いかがだったでしょうか？
コード生成AIの導入は、開発スピードの向上やバグ削減につながる一方、セキュリティや著作権リスクへの対応が不可欠です。自社の開発環境に最適なAIの選定や導入のポイントについて、専門家の視点から具体的なアドバイスを提供します。
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