Classmethod AI Talks(CATs)第2回で「GitHub Copilot Workspaceでこれからのアプリ開発が変わるのか」というタイトルで登壇しました #catalks
2024.09.25こんにちは。リテールアプリ共創部のきんじょーです。
Classmethodで始動した生成AIコミュニティ CATs(Classmethod AI Talk)の第2回で、GitHub Copilot Workspaceについて登壇しました。
Classmethod AI Talks(CATs)とは
クラスメソッド株式会社では、長らく自社ブログ『DevelopersIO』において様々なアウトプットを行ってきました。最近は生成AIについても積極的な情報発信を行っており、読者の皆様から色々な反響、反応を頂いています。
そんな中で、生成AIに興味関心をお持ちの方々とより積極的なやり取り、交流を行いたいと思い、この度「クラスメソッド発」の生成AIコミュニティを立ち上げることにしました。
なお、コミュニティ名の中に「Classmethod」と入っていますが、クラスメソッド側からの発信だけではなく、参加者の皆様との相互コミュニケーションを図っていければと考えています。
生成AIに興味関心をお持ちの方、生成AIについて色々語りたい！という方の参加をお待ちしています。
登壇資料
ざっくりとした内容
GitHub Copilotの歴史
GitHub Copilotは3年程前にコードを先読み補完するAIとして発表され、今やコーディングに無くてはならない存在になっています。
先読み補完だけでも十分便利でしたが、GitHub Copilot chatリリース以降、こちらからAIに明確に指示を出したり、AIと相談しながらペアプロができるようになりました。
このタイミングで大きくプログラミングのスタイルが変わったのを覚えています。
GitHub Copilot Workspaceは、GitHub Copilot chatに次ぐ大きなブレイクスルーだと予想しています。
このセッションではCopilot Workspaceで行う開発スタイルがどのようなものか紹介しました。
GitHub Copilot Workspaceの概要
詳細はキャプチャ多めで登壇資料にまとめているので、気になる方はそちらをご確認ください。
- GitHub Copilot Workspaceは GitHub が提供する全く新しい統合開発環境
- これまではコード生成AIは、自然言語と既存コードのコンテキストからコードの断片を生成するだけだった
- GitHub Copilot Workspaceは自然言語でタスクの遂行を指示できるようになった
- AIが仕様の検討、変更計画の策定、実装といった開発プロセスを広くサポートする
- そのすべてのフェーズで人間がフィードバック、修正が可能
使ってみた所感
- 現時点ではある程度育ったリポジトリに対して機能追加や改修をかける用途が向いている
- プロジェクトの立ち上げフェーズのタスクは指示し辛かった
- 生成されるコード品質の課題と、どこまでを生成させてどこからを書くかの判断に迷った
- GAまでに以下の点の改善を期待
- コード生成品質、スピードの向上
- 与えられるコンテキストの追加(他のリポジトリやナレッジベース)
- AIが作業を楽にしてくれるが、人に求められるスキルはそれほど変わらなさそう
- アーキテクチャ検討・設計
- Issueの見極め、適切なサイズに切り出し
- AIの成果物レビュー、自ら実装 など
登壇を終えて
私たちの部署(リテールアプリ共創部)では、アプリ開発のクライアントワークを行っています。
アプリ開発の現場で、プリセールスから要件定義、設計・実装、保守・運用といった、あらゆるフェーズで生成AI活用に力を入れています。
今回は、AIを用いたAI駆動型開発にフォーカスし、CATs(Classmethod AI Talks)の第2回で発表させていただきました。
今後も、生成AIアプリ開発の技術選定や生産性向上の観点で CATs を盛り上げていこうと勉強会を企画しているので、ご興味のある方は是非ご参加ください！
以上。リテールアプリ共創部のきんじょーでした。
