こんにちは、TKです。
前回はAIについての学習内容を投稿させていただきましたが、今回はすこし踏み込んで、AI駆動開発についての学習内容を投稿します。
AI駆動開発とは、ソフトウェア開発やシステム開発のプロセスをAIを用いて、効率化・最適化する開発手法のことです。
AI駆動開発ツールは、生成AI(ChatGPT、Gemini、Claudeなど)を開発業務に特化させたものになります。
例に挙げた上記3つの生成AIは異なる企業が開発しているため、長所・短所が異なります。
ChatGPT
・OpenAI社が開発しており、最も認知・普及している生成AIになる
・ユーザーの指示を的確に読み取り、それに沿った内容を回答してくれる
・2025年9月時点で最新はGPT5であり、GPT5は指示の複雑さに基づいて、思考モード(Instant/Thinking)を自動判定する
・分析やコーディングにも長けており、特にデータサイエンスの手法にはかなり詳しいですが、その反面、稀にハルシネーション(※)がある
※ハルシネーション：AI（人工知能）が事実とは異なる情報や、文脈として全くでたらめな情報を、あたかも本当のことのように自信満々に出力してしまう現象
Gemini
・Google社が開発しており、ほかのGoogle製品との連携に優れている
・ユーザーの指示に対して、周辺情報を含めた網羅的な回答をする傾向がある
・現状は2.5Flash/2.5Proがあるが、Flashは応答速度がかなり速い
・分析に長けているが、コーディングは他の生成AIの方が優れていると思われる
Claude
・Anthropic社が開発しており、安全性と誠実性を重視している
・ユーザーの複雑な指示に対する理解力が非常に優れている
・Sonnet/Pousが基本的に使われており、最新モデルはSonnet4.5
・慎重に考えるため、応答速度は他の生成AIよりもやや遅めだが、代わりに回答が正確でハルシネーションも少ない
ソフトウェア開発やシステム開発で、具体的にどのようなことにAI駆動開発が使われているかというと、
- コードの提案や補完をしてくれる
- エラーが発生した時にデバッグで原因を調査してくれる
- 作成したプログラムの単体テストを自動生成してくれる
- ドキュメントを作成してくれる
などです。
主なAI駆動開発ツールは以下になります。
- GitHub Copilot
- Cursor
- Claude Code
上記3つのAI駆動開発ツールも長所・短所があります。
GitHub Copilot
・入力中のコード補完がある
・チャット機能もあり、コードの説明や生成が可能
・コンテキストの理解は中程度で、開いているファイルを中心に文脈を理解するため、プロジェクト全体の理解は限定的
Cursor
・入力中のコード補完があり、自然な自動補完と賢い提案が特徴
・チャット機能もあり、複数ファイルにまたがる参照や対話的なコード生成が可能
・コンテキストの理解は高く、プロジェクト全体の依存関係、関数定義、コメントを参照して理解する
Claude Code
・Claude Codeは自律型のため、入力中のコード補完はない。
・チャット機能があり、ファイル参照やコードベースの高度な理解に基づく回答やコード生成が可能
・コンテキストの理解は非常に高く、プロジェクト全体の依存関係を高度に理解し、Claud.mdによる文脈の編集も可能
以上が、今回学習した内容になります。
実際にAI駆動開発ツールでコードの作成などはまだしていないので、そこも学習していきたいと思います。
