人工知能
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このセクションの質問は、メインの質問セクションが終了した後のアンケートに引き続き参加された方によって回答されました。
開発者エコシステムアンケートで AI に関する質問を行ったのは今回が初めてであるため、このセクションには前年との比較はありません。
開発者は概して AI の急速な進化に比較的楽観的であり、その機能を積極的に業務に取り入れているようです。
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Maria Khalusova
Hugging Face テクニカルスタッフメンバー
開発者コミュニティの大半が AI 駆動型ツールをソフトウェア開発に応用することに意気込みがあるのを見るのは励みになります。それと同時に、セキュリティと倫理上の懸念が存在することを認識しておくことも重要です。これは、コミュニティがこれらのテクノロジーに関連する既存の制約と潜在的な危険を認識しているという証拠と言えます。このような懸念を拭うには、AI システムの提供方法により高い透明性を持たせることを主張することが重要です。AI モデルと全システムを完全にオープンにすれば、コミュニティによる監視が可能となり、潜在的な問題の特定とこれらのシステムの継続的な改善への貢献に役立ちます。最終的には AI ベースのツールの利便性と信頼性が高まることになります。
84%
何らかの形で生成 AI ツールに精通している開発者の割合。
興味深いことに、開発者はコード生成ツールよりも AI テキスト生成ツールに精通しています。これは ChatGPT の人気とアクセシビリティに起因している可能性があります。
84%
何らかの形で生成 AI ツールに精通している開発者の割合。
Svetlana Zemlyanskaya
JetBrains、IDE Assistance 機械学習チームリーダー
AI ベースのコード生成ツールはわずか数年で興味深い研究トピックから多数の開発者のツールボックスの重要な構成要素に変わりました。この傾向を注意深く監視し続け、その進化の様子を見ていくつもりです。
* この質問は前のセクションで「該当なし」を選択した開発者にのみ提示されました。
全回答者の 1.6% のみが生成 AI ツールを聞いたことがなく、生成 AI ツールにまだ精通していないと答えた回答者の約半数以下が将来的に学習することを計画しています。
セキュリティに関する懸念が生成 AI ツールの採用の妨げとなっている理由に最もよく挙げられています。
Svetlana Zemlyanskaya
JetBrains、IDE Assistance 機械学習チームリーダー
ほとんどのソリューションでは依然としてクラウドへのデータ送信が必要であるため、セキュリティのリスクが存在しています。しかし、市場はすでにローカル型およびオンプレミス型のソリューションでの対応を開始しています。
このアンケートの回答者は AGI（汎用人工知能）全般に前向きな意見を持っているようです。AGI が人間にとって危険な存 在となることを懸念しているのは 5 分の 1 未満の回答者でした。ただし、回答者 10 人のうち 6 人は AI の使用に関してセキュリティを懸念しています。
Svetlana Zemlyanskaya
JetBrains、IDE Assistance 機械学習チームリーダー
トレーニング用データセットのソースやオープンソースコードの公正な使用など、大規模言語モデルによって未解決の倫理的問題が多数生み出されました。
回答者 5 人のうち 3 人が AI コーディングツールがソフトウェア開発の雇用市場を大きく変えることになると考えているにもかかわらず、AI が開発者に代わってすべてのコードを書くようになると確信しているのはわずか 13% です。それにもかかわらず、約 3 分の 1 はソフトウェアエンジニアリングはプロンプトエンジニアリングに変わる方向にあると信じています。
開発者は概して AI に対して前向きな姿勢を示しており、開発者に完全に取って代わるものではなく、新たな別のコーディング支援ツールになると考えています。
開発者の大半は強力な生成 AI クラウドベースソリューション（クラウドベースのサービスまたは回答者の組織が管理するソリューション）を使用しています。
Svetlana Zemlyanskaya
JetBrains、IDE Assistance 機械学習チームリーダー
ローカル型 およびオンプレミス型のソリューションがすでに出現してはいますが、最終的な品質はクラウドベースのソリューションに劣ることがほとんどです。全体的な品質は向上してはいるものの、ローカルおよびクラウドベースのソリューションの間に存在するギャップは数年では埋められないと思われます。
開発者は専用の AI コード生成ツールよりも汎用の AI テキスト生成ツールを頻繁に使用しています。ただし、ChatGPT などの最新の AI テキスト生成ツールに はコード作成機能も備わっており、その目的でこれらのツールを使用している可能性があります。前述の専用ツールは関心を集めているようですが、ワークフローまたは汎用的なアプローチとの統合が不完全であるためか、現時点では使用し続けている開発者はほとんどいません。
The most common way for developers to use an AI assistant is to ask general questions about software development using natural language.
AI ツールは学習アシスタントやブレインストーミングの相手として人気があります。コンテンツの要約や校正にも役立ちます。コード以外のコンテンツの生成については、回答者の 20% のみがその目的で定期的に AI ツールを使用しています。
* それぞれのアクティビティを最も時間のかかる 3 つのアクティビティの 1 つに選択した回答者の割合。
最も時間のかかるアクティビティとしてトップに浮上したのはコードの記述ですが、これは回答者が最も楽しいと感じるアクティビティでもあります（以下の図を参照）。楽しいことに最も時間をかけることは、幸せになる秘訣ではないでしょうか？
開発者が最も楽しんでいるアクティビティがコードの記述なら、それを AI ツールに任せる気がないのは当然ですね！
AI アシスタントは開発者によるドキュメント、コードコメント、コミットメッセージの作成や検索などの定型作業の実行を支援する目的で使用されるのが最も一般的です。しかし、回答者の 79% が最も時間のかかるアクティビティにコードの記述を挙げているにもかかわらず、開発者はコードと最近のコード変更の理解、デバッグ、そして当然ながらコードの記述を含め、自分でコーディングすることを好んでいます。
高品質なコードを記述する作業は困難であり、生成 AI コーディングツールが時間をある程度解放してくれることを証明しています。アンケートに回答した開発者の約 3 分の 1 はこのようなツールに作業を任せることに確信を持てないままでいます。ただし、それはこのような開発者が作業を完全にアウトソースせず、協力してタスクを完了するためにツールを使用していないということではありません。
JetBrains AI Assistant
AI Assistant はソフトウェア開発用の AI 駆動型機能を提供します。JetBrains AI サービスは IDE ユーザーとさまざまな大規模言語モデル（LLM）を透過的につなげます。AI Assistant はコンテキストを認識するため、生産性を向上させて開発者がタスクをより素早く完了するのに役立ちます。
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