Google は最近、エンタープライズ レベルのコード アシスタント Code Assist が Gemini 2.0 にアップグレードされ、GitLab、GitHub、Google Docs など、接続できる外部データ ソースが拡張されたことを発表しました。この動きは、より強力なコード支援機能を開発者に提供し、開発効率を向上させ、ワークフローを簡素化することを目的としています。 Gemini 2.0 は、Code Assist に大きなコンテキスト ウィンドウを提供し、大規模なコード ベースをよりよく理解し、開発者が一般的に使用する IDE への直接統合を通じてシームレスな統合を実現します。
Google は最近、エンタープライズ レベルのコード アシスタント Code Assist が Gemini2.0 にアップグレードされ、接続できる外部データ ソースが拡張されたことを発表しました。この新しいバージョンでは、開発者が企業内の大規模なコード ベースをよりよく理解できる、より大きなコンテキスト ウィンドウを提供します。
Google Cloud のプロダクト管理担当シニア ディレクターである Ryan Salva 氏によると、Code Assist は GitLab、GitHub、Google Docs、Sentry.io、Atlassian、Snyk などのさまざまなデータ ソースに接続できるようになりました。開発者は、ワークフローを中断することなく、統合開発環境 (IDE) 内で直接 Code Assist にヘルプを要求できます。以前は、Code Assist は VS Code および JetBrains との統合のみをサポートしていました。
以前 Duet AI として知られていた Code Assist は、昨年 10 月に初めてリリースされました。コーディング プロジェクトを簡素化するという企業の需要の高まりに伴い、GitHub C opilot などの AI コーディング プラットフォームも広く注目を集めています。 Code Assist は、Enterprise Edition リリースでエンタープライズ グレードのセキュリティと法的保護を追加します。
Salva 氏は、Code Assist を開発者が日常的に使用する他のツールに接続すると、ウィンドウを頻繁に切り替えることなく、作業により多くのコンテキストを提供できると強調しました。 「開発者は、GitHub、Atlassian Jira、DataDog、Snyk などの複数のツールを 1 日を通して使用する可能性があります。私たちは、開発者がこれらの追加のコンテキストを IDE に導入できるようにしたいと考えています。」と同氏は述べました。
開発者は、Code Assist のチャット ウィンドウを開いて、特定の問題に関する最新のコメントや、コード ベースの最新のプル リクエストを尋ねることができます。 Code Assist は自動的にデータ ソースをクエリし、関連情報を IDE に戻すため、開発者の作業効率が向上します。
AI コーディング アシスタントは、生成 AI の初期の重要なアプリケーションの 1 つです。ソフトウェア開発者がコーディングを支援するために ChatGPT を使用し始めて以来、多数のエンタープライズ向けコーディング アシスタントが市場に投入されてきました。 GitHub は今年 2 月に C opilot Enterprise をリリースし、Oracle も Java および SQL コーディング アシスタントをリリースしました。さらに、Harness によって開始されたコーディング アシスタントも Gemini に基づいており、リアルタイムで提案を提供できます。
Code Assist はすでに Gemini2.0 をサポートしていますが、Google が開始した新しいツールである Jules からはまだ独立していることに注意してください。 Jules は、自律または半自律エージェントを使用してコーディング プロセスを自動化する方法を実証するために、Google Labs チームが立ち上げたいくつかの実験のうちの 1 つであるとサルバ氏は述べています。 Code Assist は現時点では Gemini ベースの唯一のエンタープライズ レベルのコーディング ツールですが、将来的には Jules に同様の機能が組み込まれる可能性があります。
現在、Code Assist と Jules に関する初期ユーザーからのフィードバックによると、Gemini 2.0 の応答速度は大幅に向上しています。サルバ氏は、コーディングプロセス中、開発者にとって迅速なフィードバックが非常に重要であり、遅延があると思考の流れが中断されてしまうと指摘しました。
今後を見据えて、生成 AI の成長にはコーディング アシスタントが依然として重要である一方で、企業がコード生成モデルとアプリケーションを開発する方法は今後数年で変化する可能性が高いとサルバ氏は考えています。同氏は、Google の DevOps 研究評価チームによる 2024 年の加速開発状況報告書では、回答者の 39% が AI 生成コードに不信感を表明しており、ドキュメントと提供の品質も低下していることを示していると述べました。
ハイライト:
Code Assist は Gemini2.0 にアップグレードされ、複数のデータ ソースへの接続が追加されました。
開発者は、IDE で Code Assist を直接使用して、関連するコンテキスト情報を取得し、作業効率を向上させることができます。
将来的には、AI コーディング アシスタントの開発は、単に作業効率を向上させることよりも、コード生成の品質に重点が置かれる可能性があります。
全体として、Code Assist のアップグレードは、エンタープライズ レベルのコード支援の分野における生成 AI にとって重要な進歩ですが、同時に AI コード生成の品質の向上に注意を払い、コードを無視して効率のみを追求することを避けることも思い出させます。信頼性とメンテナンス性。 将来的には、AI コーディング アシスタントの開発の方向性は、コードの品質と開発者の信頼の向上にさらに重点が置かれることになります。