AIコーディングツールの種類
GitHub CopilotとChatGPTは素晴らしいAIツールであり、どちらを導入すべきか迷う人もいるでしょう。しかし、これらは異なるタイプのAIであることを理解することが重要です。ここでは、それぞれのガバナンスやポリシーの違いではなく、実際の使用上の違いに焦点を当てます。
GitHub Copilotは、あたかも優秀なエンジニアが隣に座って一緒にコーディングしているような感覚を提供します。一方、チャット形式のインターフェースは、エキスパートと一対一で相談するようなイメージです。出力が遅く、エディタから離れることになりますが、GitHub Copilot XのTechnical Preview機能であるGitHub Copilot for Chatを使用すると、エディタ内で利用できます。ただし、チャット形式のウィンドウに移動する必要があります。
一緒にコーディングスタイル: GitHub Copilot
GitHub Copilotは、ペアプログラミングのパートナーとしての役割を果たします。コーディング中に、適切なアクションを提案するような存在です。基本的には、迅速なレスポンスに対し素早く対応します。GitHub Copilotは、OpenAIのCodexモデルを使用しており、これは GPT3 ベースの大規模言語モデルです。GPT-3よりも軽量で、高速なレスポンスが得られます。
GitHub Copilotの利用シーン:
既存のコードベースに対する迅速なコード補完や提案が必要な場合。
新しい機能やコンポーネントの追加において、すでに明確なアイデアがある場合。
単純なコーディングタスクで、短期間で効果を得たい場合。
似たようなコードが既に存在し、それを参考に新たなコードを生成したい場合。
チャットスタイル: ChatGPT / Bing / GitHub Copilot for Chat
次に、GitHub Copilot X、Bing、ChatGPTなどのチャットスタイルについて説明します。これらは、コードやテンプレートを作成したい場合に利用できます。最初の段階では、作成したいものがはっきりしていないかもしれません。そんな時に、ChatGPTなどのAIにどのようなプログラムを書くべきか質問しながら、自然言語で相談してプログラムを完成させることができます。
それぞれに長所と短所がありますが、プログラミングを行う際にどのようなシチュエーションでどちらを利用すべきかを検討することが重要です。以下に、それぞれのツールの利用シーンの例を示します。
チャットスタイル (ChatGPT / Bing / GitHub Copilot for Chat) の利用シーン:
コードの具体的な実装方法について相談が必要な場合。
プロジェクトの初期段階で、アイデアの検討や方向性を決める必要がある場合。
より高度な説明や質問が必要な場合。
複雑な問題を解決するために、ステップバイステップでの指導が必要な場合。
ツールの選定
最終的に、どちらのツールを選択するかは、あなたのプロジェクトのニーズや進行状況によって異なります。GitHub Copilotは、コーディング作業をスピーディーに進めるのに役立ちますが、チャットスタイルのAIは、より深い議論や指導が必要な場合に適しています。
また、これらのツールは相互排他的ではないため、プロジェクトの異なる段階やシチュエーションで両方のツールを活用することもできます。例えば、プロジェクトの初期段階では、チャットスタイルのAIを使用してアイデアを検討し、方向性を決めた後、GitHub Copilotを使用して実際のコーディングを効率的に進めることができます。これにより、最適な結果を得るために、両方のツールの強みを活かすことができます。
詳細な違い
以下にそれぞれの違いを示します。
| 項目 | GitHub Copilot (GitHub Copilot X の機能を除く) | Chat AI (ChatGPT / Bing) |
|---|---|---|
使用シーン | コードの記述、小から中規模までのコード補完が中心 | コード生成、テンプレート作成、自然言語でのやり取りに多くの文脈を提供することで比較的大規模なコードの生成も可能 |
インターフェース | エディター | ブラウザー |
レスポンス速度 | 高速 | 速度はやや遅め |
自然言語理解 | 高い | より高い |
コードスニペット生成 | 強力。一方で長いコード生成よりも短いコードのほうがよく機能する傾向にある。 | 長いコードにも短いコードもサポート |
プログラミング言語のサポート範囲 | 広範囲 | 広範囲 |
自動補完とリアルタイムサジェスチョン | リアルタイム | 限定的 |
文章生成 | 高い次元で可能だが、GPT3 には劣る | 強力 |
コードレビュー | 一部サポート | 自然言語でのやり取りを通じた指摘や提案 |
デバッグサポート | 限定的に可能だが工夫も必要 | デバッグの手順やアプローチを提案することが可能 |
コードスタイルと慣習の適用 | 高い | よりコンテキストを事前に渡す必要がある |