[ITPUB特別調査]

AIがiPhone時代に突入した時、開発者はついに10年に一度のチャンスを掴み、AI支援プログラミングツールを活用して効率を徹底的に向上させることができました。これは多くの人が思い描いていたコード革命の未来です。しかし、本当にそうなのでしょうか？AI支援プログラミングツールが氾濫する中、開発者の姿勢はどのようなものなのでしょうか？そして、実際に彼らの仕事に影響を与えているのでしょうか？

実際のアプリケーションにおける AI 支援プログラミング ツールの現状を把握するために、ITPUB コミュニティは今年 9 月に特別調査を開始しました。500 のアンケートが 1 対 1 で送信され、382 が返送されました (以下のすべてのデータはこの調査からのものです)。これは、開発者が AI 支援プログラミング ツールの使用について非常に懸念していることを示しました。

調査参加者の大半はITディレクター、情報マネージャー、製品ディレクター、そして一般的なプログラマーを含むITプロフェッショナルでした。また、少数ですがDBA、CEO、CTO、シニアバイスプレジデントも参加していました。これらの方々は、金融（銀行、保険、証券）、通信、インターネット、ヘルスケア、科学研究、大学、ソフトウェア開発、IT企業など、様々な業界から来ていました。

この調査のハイライト:

1. 開発効率を向上させるため、プロの開発者は様々な主流のAI支援プログラミングツールを試してきました。ChatGPTとGitHub Copilotは中国の開発者にとって重要なツールであり、Amazon CodeWhispererとOpenAI Codexがそれに続きます。

2. 開発者は環境の違いにより、様々なAI支援プログラミングツールを使い分けており、それぞれ好みも異なります。開発効率を向上させるために独自のツールを開発している企業もあります。

3. AI支援プログラミングツールの成熟度と品質が最大の欠点です。開発者の52%は、AI支援プログラミングツールは一部のシナリオのニーズを満たすだけで、実用化には程遠いと考えています。精度、理解度、セキュリティの向上が必要です。

4. 現代の開発環境では、AI支援ツールが標準になります。開発者の64%は、AIツールによって効率が向上し、面倒なタスクが自動化されると考えています。開発者の94%は、今後もAI関連ツールを使い続けると回答しています。

開発者は AI 支援プログラミング ツールを使用する意思がありますか?

ITPUBの調査によると、ほとんどの人がAIツールを試したことがあり、開発者の75%がAI支援プログラミングツールを試したことがあると回答しています。そのうち、ChatGPTを試した開発者は76%で、次いでGitHub Copilot（28%）、OpenAI Codex（11%）、Amazon CodeWhispererとOpenAI Codex（それぞれ開発者の6%）、Wenxin Yiyan（4%）、Tongyi QianwenとiFlytek Xinghuo（それぞれ1%）となっています。

私たちが使い慣れた AI ツール以外にも、Cursor、fastgpt、Bing New、claude、DevChat、Iflycode、Comate、bito、Chat2DB、grace、企業が開発したツールなど、独自の好みを持つ開発者も多くいます。

多くの開発者は、あらゆる面で比較的完成度の高いアプリケーションを見つけることを期待して、複数のAIツールを試してきました。データによると、開発者の10%が3つ以上のAI支援プログラミングツールを試しています。

AIが最も必要なアプリケーションシナリオはどれですか?

AI 支援ツールが現代のプログラミングの新たなトレンドになるにつれ、開発者の 81% が、ビルド プロセスの加速や、使い慣れていない API を使用してもアプリケーションを構築することなど、技術革新を通じて作業をより速く完了し、時間のかかるコーディング タスクを回避したいと考えています。

新しいツールの利用については意見が分かれますが、開発者は一般的に、使い慣れた環境でAIツールを利用することを好みます。調査によると、開発者の41%が、使い慣れたプログラミング言語を使用して統合開発環境を構築することで、ツールをより効率的に利用したいと考えています。

さらに、アプリケーション開発は、開発自体だけでなく、多数の上流および下流のタスクを含む体系的なプロジェクトです。開発者の 21% は、コードのセキュリティを強化し、見つけにくい脆弱性を監視および修正したいと考えています。また、15% は、自信を持ってコーディングし、関連するオープンソース プロジェクトのリポジトリ URL とライセンスを取得して、簡単にアクセスして帰属を確認したいと考えています。

既存の AI ツールのギャップは何でしょうか?

問題は、利用可能なAIツールは数多くある一方で、ユーザーエクスペリエンスが大きく異なることです。一部のアプリケーションシナリオでは、既存のアプリケーションにはまだ大きな改善の余地があります。

開発者の52%は、AIツールは使いやすく効率性を向上させることができるものの、特定のシナリオでしか効果を発揮しないと考えています。開発者の17%は、AIツールがニーズを満たすには程遠く、ユーザーの意図を理解するのに苦労していると考えています。AIツールが優れたユーザーエクスペリエンスを提供し、開発要件を満たしていると考えている開発者はわずか7%でした。

AI支援ツールの主な欠点は、特に品質問題に関するユーザーエクスペリエンスの悪さです。開発者の56%は、既存ツールの品質管理が難しく、その結果、実際のニーズを満たすにはコード品質が不安定または不十分であると考えています。開発者の26%は、既存のアプリケーションにセキュリティ上の脆弱性と潜在的なリスクがあり、セキュリティ要件を理解できないと述べています。開発者の25%は、生成されたコードに明確なコメントと可読性が欠けているため、理解とデバッグが難しいことがAIツールの使用上の最大の課題であると考えています。開発者の17%は、既存のAIツールは使いにくく、コンテキスト認識が不足しており、操作が面倒だと考えています。

比較すると、GitHub Copilotには、ピーク時のパフォーマンス低下を除けば、ほとんど欠点はありません。ChatGPTは、コーディングに確定的な目標を必要とし、抽象的な要件の理解が限られており、技術的な詳細においてエラーが発生する可能性があります。GitHub CopilotとChatGPTはどちらも学習曲線があり、生成されるコンテンツは制御不能な部分があるため、さらなる改良が必要です。ある開発者は、既存の無料AIツールは使い物にならず、有料ツールは手が出ない、と総括しました。

AIツールが成熟した製品となるには、まだ多くの作業が必要です。例えば、

1. 開発者にカスタマイズ可能な SDK または API を提供し、特定の開発環境への緊密な統合を可能にしてユーザー エクスペリエンスを向上させます。

2. ユーザーのプライバシーを保護するために、データ使用ルールを明確に定義し、ユーザーコードなどの機密データをモデルのトレーニングに使用しないようにします。

3. 法的リスクを回避するために、AI ツールによって提供されるコードの知的財産権を明確に定義します。

4. 適応機能と自己学習機能を追加して効率と効果を高める。

5. 特定のプログラミング環境ではコーディング標準の組み込みが必要になります。

6. 中国語の文字によるプログラミング エラーに対するサポートを追加しました。

7. 単純なページインタラクションとデータフローの場合、実行可能なコードを設計ドキュメントから直接生成できます。

8. 品質を維持しながら、ほとんどの機械的操作と大量の再利用可能なコードを自動化できるほどユーザーフレンドリーです。

9. 精度、理解度、セキュリティがさらに向上しました。

将来を見据えて、私たちはそれを受け入れ続けるべきでしょうか、それとも拒否すべきでしょうか?

開発者の意見は様々ですが、大多数は楽観的です。AI支援プログラミングツールは未来をリードする新技術であり、短期的にはニーズを完全に満たすことはできないかもしれませんが、長期的にはすべての問題を解決できると考えています。

開発者の64%は、AIツールが効率を向上させ、面倒な作業を自動化できると考えています。開発者の55%は、AIツールが成熟するにつれて、コード補完、エラーメッセージ、提案といったインテリジェントな機能で支援を提供するようになると考えています。AIツールの価値は、多言語プログラミングのサポートにあります。Web、モバイルアプリケーション、データ分析、機械学習など、対応するツールが存在します。開発者の28%はこの技術の方向性に楽観的であり、将来的には自然言語処理を用いたコーディングの可能性も否定できません。

人工知能が急速に発展する中で、多くの開発者が機械学習やディープラーニング技術に基づいたシナリオを構築しています。開発者の20%は、優れたAIツールはアプリケーション開発プロセスを加速し、継続的な使用とフィードバックを通じてアルゴリズムとモデルを改善し、開発とアプリケーションの展開の効率を高めることができることを実践を通じて発見しました。

さらに、開発者にとって、AI支援ツールの活用は開発効率の向上だけでなく、ドキュメント作成にも活用できます。このマルチアプリケーションアプローチは、包括的なサポートを提供します。

結論として、AI支援ツールの今後の発展見通しは非常に有望です。開発者の94%が、業務で直面する問題を解決するために、AI関連ツールの長所と短所に基づいて適切な製品を選択し、引き続き使用していくと回答しました。例えば、コミット履歴を確認せずに書いたコードは、しばらくすると完全に忘れ去られてしまう可能性があります。反復的なコーディングは業務において頻繁に発生し、多くのエネルギーと時間を消費しています。業務効率の向上やコア競争力の強化のためなど、開発者は今後AIツールを使いこなす能力が必要となり、これはすでに時代の潮流となっています。

長期的には、AI ツールは開発者の副操縦士やパーソナル アシスタントの役割を果たし、より多くの人々を退屈で反復的な作業から解放して、より重要で有意義なことに取り組めるようになります。