はじめに

12月にGithub Copilotの一般提供が開始される事を踏まえて、
GMOが提供している「How GitHub Copilot Transforms Development Productivity」という報告書で社内導入への影響が報告されています。

本発表の内容は、本ツールが開発生産性にどのような影響を与えているのかを、実際の現場の開発者へのインタビューも交えつつ詳細に分析しており、非常に興味深い内容です。
今回の記事では、この報告書を基に、GitHub Copilotが開発プロセスにどのような変革をもたらしているのかを掘り下げていきます。

GitHub Copilot Chatについては、こちらの記事を参考にしてみて下さい！

GitHub Copilotの導入背景

技術革新の最前線に立つGMOペパボは、開発プロセスの効率化と品質向上を目指して、AIツールの導入に積極的です。GitHub Copilotは、そのようなツールの一つであり、開発者がコーディングする際にリアルタイムでコードを提案し、開発作業を助けることを目的としています。これまでの開発経験とGitHub Copilotによるコード提案の組み合わせが、新しい形の開発プロセスを生み出しています。

開発生産性の向上

GitHub Copilotの導入は、目覚ましい成果を上げています。GMOペパボの開発チームは、1ヶ月で約35,000行のコード生成時間を削減しました。
これは、開発者がより複雑な問題解決や創造的な作業に注力できるようになったことを示しています。また、PHP、Ruby、Go、TypeScript、Pythonなど、さまざまな言語での効果が確認されており、GitHub Copilotの多様な使用シナリオを示しています。

具体的な使用例

開発者たちは、GitHub Copilotを使って、Rubyの自動補完、テストコードの
生成、不明なコードの説明など、多岐にわたる作業を効率化しています。
特に、Rubyにおける自動補完の精度の高さや、テストコード生成の効率化は、
開発者から高い評価を受けています。これにより、コーディングの品質が向上し、開発プロセスがスムーズになるとともに、エラーの削減にも寄与しています。

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開発者の評価

開発者たちからのフィードバックは、GitHub Copilotの導入によるプラスの影響を強く示しています。多くの開発者が、コードの自動生成や説明の自動変換により、より集中して高度なコーディングに取り組むことができるようになったと述べています。また、コードの自動生成による時間の節約は、新たなアイデアやソリューションの開発に貴重な時間を割くことを可能にしています。インタビューによれば、開発者たちはGitHub Copilotによって提案されたコードを約30%採用しており、それが生産性向上に大きく寄与していることが分かります。また、コードレビューの時間短縮やエラー解析の精度向上にも貢献しています。

今後の展望

GMOペパボでは、GitHub Copilotの効果をさらに深く理解し、開発プロセスに組み込むために、継続的な評価と分析を行っていく予定です。変更のリードタイムや他のパフォーマンス指標の比較を通じて、GitHub Copilotの真価を把握し、開発プロセスにどのように組み込むかを検討していくでしょう。

まとめ

GitHub Copilotは、開発者コミュニティに大きな影響を与えています。このツールは、コーディングプロセスを効率化し、開発者がより創造的な作業に集中できるよう支援しますが、その一方で新たな疑問も投げかけています。AIによるコード生成がもたらす品質の向上と効率化は明らかですが、同時にコードのオリジナリティやセキュリティの観点からの懸念も浮かび上がっています。また、開発者のスキルセットに対する影響や、長期的なプロジェクトの管理において、どのように組み込むべきかという課題もあります。

GitHub CopilotのようなAI支援ツールは、技術革新の代表例であり、プログラミングの未来における新たな可能性を示しています。しかし、これらの技術がもたらす全面的な影響を完全に理解し、最適に活用するためには、開発者コミュニティと産業界全体での継続的な議論、研究、そして実践が必要です。今後の技術進化に伴い、開発プロセスの変革が進む中、GitHub Copilotはその先駆者として注目されていくことでしょう。

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参考資料:https://speakerdeck.com/kurotaky/how-github-copilot-transforms-development-productivity