AIを活用したアプリ開発の最新トレンド～②ChatGPTの役割～

前回のメルマガで、開発現場においてはChatGPTには別の役割があると書きました。

もちろん、ChatGPT（OpenAI）は開発現場で最も使われているAIの一つですが、現場では「ブラウザで質問する」だけでなく、より開発に特化した形で使われています。

 

1. どんな用途で使われている？

• 技術的な相談・壁打ち: 「このエラーの意味は？」「最適な設計パターンは？」といった、シニアエンジニアに相談するような感覚で使われます。
• コードの変換: 「Javaで書かれたこの処理を、Pythonに書き換えて」といった言語移行に非常に強いです。
• 正規表現やSQLの作成: 人間が書くと間違いやすい複雑な構文を、一瞬で生成させます。
• 学習支援: 馴染みのない新しいライブラリの使い方を、サンプルコード付きで解説させます。

 

2. なぜ「ChatGPT単体」より「専用ツール」が注目されるのか？

現場では、ChatGPTの頭脳（GPT-4oなど）を積みつつ、開発を便利にしたツールが好まれます。

• GitHub Copilot: 裏側でOpenAIのモデルを使っていますが、エディタと一体化しているため、コードをコピペする手間がありません。
• ChatGPT Enterprise: 企業が最も気にする「入力したデータがAIの学習に使われない」というセキュリティを担保した法人版です。

現場では、「ChatGPTで概念を理解し、GitHub CopilotやCursorで実務のコードを書く」という使い分けが一般的です。

 

いかがでしたか？

「餅は餅屋」ということで、開発エディタでは開発が得意なモデルを利用し、

環境構築や調査などの情報収集は柔軟な対応ができる汎用的なモデル（ChatGPTなど）を利用する。

特化した部分は特化したモデルに、それ以外は汎用モデルに、といった感じです。

エディタや専用ツールでAIを使用すると、自動でコードを読み取った上で回答してくれるのは大きな利点です。

エンジニアたちは、開発現場において生成AIとうまく付き合っているようです。