開発者が生産性を向上させるための 5 つのベスト AI ツール

ソフトウェア開発手順に人工知能を組み込むことを軽視することはできません。 コード補完やコードのデバッグなどの日常的なタスクを合理化するだけでなく、開発者がより堅牢で革新的なソフトウェアを作成できるようにします。

コード生成からバグ検出に至るまで、AI ツールは開発者の作業方法に革命をもたらし、最終的には生産性とソフトウェアの品質を向上させます。 この記事では、開発者がソフトウェア開発手順をスピードアップするのに役立つさまざまな AI ツールについて説明します。

開発者は AI ツールをどのように使用していますか?

開発者は AI ツールを使用してワークフローを合理化し、時間を節約し、開発手順を高速化しています。 ソフトウェア開発に AI ツールを使用する利点の一部を以下に示します。

1. 生産性の向上:ソフトウェア開発用の AI ツールは、自動化されたコード補完を通じて開発者がコーディング プロセスを加速するのに役立ちます。 これにより、コーディング エラーが減り、開発者は知識集約的な作業により多くの時間を費やすことができます。
2. ソフトウェアの信頼性の向上: AI ツールは、開発手順中にバグを簡単に検出し、修正するための提案を提供します。 これは、ソフトウェアの信頼性を向上させ、テスト手順を合理化するのに役立ちます。
3. 予測分析の実行: AI 開発プラットフォームは予測分析を実行して、ソフトウェアのパフォーマンスに関する洞察を提供し、品質に影響を与える可能性のあるバグを特定できます。 AI ツールはコードの最適化に役立ち、ソフトウェアの品質を向上させます。
4. プロアクティブなメンテナンスを提供:開発者は AI を活用したツールを利用して、システムの信頼性を確保します。 これらのツールはソフトウェアのパフォーマンスをリアルタイムで監視するため、より大きな問題に発展する前に、潜在的な問題を早い段階で特定できます。

2024 年のソフトウェア開発者向け AI ツール トップ 5

• Scribe : 開発手順の管理に最適
• GitHub Copilot : コードや関数の提案を提供するのに最適
• aiXcoder : 複数行のコードを完成させるのに最適
• Mintlify : コード関連のプロセスの文書化に最適
• Cody : コードベースの分析に最適

ソフトウェア開発者が製品開発プロセスを効率化するための主要な AI ツールを見てみましょう。 このリストには、複数の AI 開発プラットフォームから適切なものを選択するのに役立つように、各ソフトウェアの機能、価格、利点が列挙されています。

1. スクライブ

Scribe は、開発者による手順文書の開発と管理を支援する AI ベースの画面キャプチャ ソフトウェアです。 Scribe を使用すると、ガイド、チュートリアル、標準操作手順 (SOP) などを作成できます。

開発ワークフローを、視覚的に魅力的なステップバイステップのガイドに変換します。 AI コンテンツ作成ツールを使用すると、字幕の挿入、コンテキストの追加、機密データの編集などを行ってドキュメントを再構成することもできます。

スクライブの機能

• 手順を自動的にキャプチャしてガイドに変換します
• Chrome または Edge 拡張機能を利用して Web サイト上の手順をキャプチャします
• 手順ガイドを数秒でカスタマイズ
• AIでガイドタイトルを生成
• コンプライアンスを維持するためにガイドから機密データを自動的に削除します
• 電子メール、リンク、テキストなどを介して他のユーザーとガイドを共有します。

スクライブの長所と短所

Scribe の価格:無料プランあり | 有料プランはユーザーあたり月額 INR 2,408.56 から始まります

2. GitHub コパイロット

GitHub Copilot は、開発者が高品質のコードを正確に生成できるように支援する、人気のある AI コーディング アシスタントの 1 つです。 OpenAI Codex 言語モデルを使用して、エディターから直接リアルタイムでコードと関数の提案を提供します。

さらに、コード行全体を作成し、コメントを生成し、コードを簡単にデバッグすることもできます。 コーディング エクスペリエンスを向上させるために、複数の言語でコードを作成できます。

GitHub コパイロットの機能

• コードの脆弱性を自動的に検出します
• いくつかの自動コード補完の提案を提供します
• プルリクエストで複数のレビュアーをサポート
• 50 GBのパッケージストレージを提供
• いくつかの一般的な IDE と互換性があります

GitHub Copilot の長所と短所

GitHub Copilot 価格:無料プランあり | 有料プランは月額332.09ルピーから

3. ソースグラフによるコード

ソースグラフ コード検索ソフトウェアは、コードの作成、ナビゲーション、およびデバッグ手順を自動化するために使用されます。 AI チャットボットを使用してコードベースを分析し、クエリに対する回答を提供します。

自然言語コマンドを正確に理解して、新しいコードを生成したり、既存のコードの複雑さを特定したりします。 コード ソフトウェアは、さまざまなブランチ、リポジトリ、プラットフォームなどにわたるコードの場所を特定するコードベース アシスタントも提供します。

ソースグラフによるコードの特徴

• Python、Go、JavaScript、TypeScript などのさまざまなプログラミング言語をサポートします。
• コマンドに基づいてコード スニペットを生成します
• コマンドを使用してコード関数を開発します
• バグを検出して修正を支援します
• 複雑なコード構造を簡素化する

ソースグラフの長所と短所

コード価格:無料プランあり | 有料プランは月額 INR 747.39 から

4.aiXcoder

aiXcoder は、自然言語をメソッド レベルのコードに変換するために使用されます。 また、行グループや行全体に対するコード補完も提供し、コーディング効率を高めます。

この AI プログラミング ツールは、統合開発環境と統合してコード スニペットを迅速に検索する GitHub オープンソース コード検索をサポートしています。 aiXcoder では、入力ウィンドウにキーワードを入力して、さまざまな使用例を識別することもできます。

aiXcoder の主な機能

• 関連する関数のコード プログラム全体を生成します。
• 複数行および完全なコード補完をサポート
• GitHub オープンソース コード検索をサポート
• Java、C#、C/C++、TypeScriptなどの言語をサポートします。
• さまざまな主流の IDE と互換性があります

aiXcoderの長所と短所

aiXcoder 価格:無料プランあり | 有料プランの詳細については、公式 Web サイトからお問い合わせください。

5. ミントリファイ

Mintlify は、開発者がコード ドキュメントを簡単に生成できるようにする、AI を活用したドキュメント ソフトウェアです。 このツールは、コードを分析し、コードを理解し、ドキュメント文字列の形式で説明を作成することができます。

さらに、Mintlify は、GitHub、Slack、Dropbox などの一般的なツールと統合することで、開発ワークフローとジョブ管理も自動化します。

Mintlifyの特徴

• 共有する前にコードの展開をプレビューする
• コーディングドキュメントを自動的に生成します
• ドキュメントから販売見込み客を特定するリードジェネレーターを提供します
• 簡単に検索できるよう、関連キーワードを含むドキュメントのインデックスを作成します
• ドキュメントを編集するための無制限のエディターをサポート

Mintlifyの長所と短所

Mintlify 価格:無料プランあり | 有料プランはプロジェクトあたり月額 9,962.12 INR から始まります

AI 開発者ツールを選択する際に留意すべきこと

AI 開発者ツールを選択する際は、取り組むプロジェクトの種類と予算を考慮してください。 次に、統合オプションが提供されているかどうか、およびそのパフォーマンスがどの程度優れているかを確認する必要があります。 以下ですべての要因を詳しく見てみましょう。

• プロジェクトのニーズを考慮する: AI 開発者ツールを選択する際には、プロジェクトの要件を考慮する必要があります。 たとえば、コードの自動化、補完、デバッグなどに使用するかどうか。
• 予算を確認する:ソフトウェアに投資する前に、必ず予算を検討し、開発者ツールが予算内に収まっていることを確認してください。
• 統合機能を検討する:テスト ツールやタスク管理ソフトウェアなどの他のツールと統合できる、AI ベースのソフトウェア開発プラットフォームを選択します。 これにより、さまざまなプラットフォーム間のデータの流れが合理化されます。
• パフォーマンスを考慮する:大規模なコード開発プロジェクトに取り組む際に、優れたパフォーマンスと遅れのない AI プログラミング ツールを選択します。
• コミュニティ サポートを探す:コーディングの問題やその機能の理解を深めるのに役立つ、活発なコミュニティがあるツールを選択します。

開発用AIツールの使用例

開発用の AI ツールは、コードの完成、レビュー、デバッグなどの複数の目的に使用できます。 これらのツールは、コード スニペットのコンテキストを理解してドキュメントを生成することもできます。 ソフトウェア開発における AI ツールの使用例をいくつか紹介します。

• コード補完:これらのツールは自動コード補完をサポートし、プロセスを高速化するためのコードの提案を提供します。
• コード レビュー: AI ベースのソフトウェア開発ツールはコードをレビューおよび分析し、信頼性と品質をチェックします。
• コードのテスト:多くの開発者は、ソフトウェアの品質が基準に達していることを確認するために、これらのツールを使用してソフトウェア コードをテストします。
• 機能の提案: AI 開発ツールは、コードの品質と信頼性を向上させるための機能と方法を提案できます。
• ドキュメント:これらのツールは、コード スニペット、モジュール、関数などを状況に応じて理解することで、コーディング手順のドキュメントを生成するのに役立ちます。

結論: 開発者にとって最適な AI ツールはどれですか?

AI ツールは開発者にとって貴重な資産として台頭しており、開発ライフサイクルのさまざまな側面で効率、正確さ、創造性を提供します。 AI ツールの力を活用することで、開発者は新たなレベルのイノベーションと効率性を実現し、ソフトウェア開発の未来を形作ることができます。

信頼性が高くバグのないソフトウェアの作成に役立つ、最も信頼性の高い AI ツールのいくつかを取り上げました。 ただし、いずれかを選択する前に、すべての要件を考慮してください。

開発者に最適な AI ツール: よくある質問