GitHub Copilot レビュー: 本当に開発速度が 55% 向上しますか?

GitHub Copilot は、開発プロセスを加速する可能性があるため、開発者コミュニティで大きな関心を集めています。この記事では、GitHub Copilot のレビューを紹介し、実際のシナリオでの開発速度の向上に対するその影響を評価します。

Copilot はその発表以来、熱意や楽観的な見方から、プログラミングや開発者の将来の役割に対する潜在的な影響についての懐疑や警戒に至るまで、さまざまな議論を巻き起こしてきました。速度からコードの品質、学習に至るまで、ソフトウェア開発のさまざまな側面に対するその影響は、引き続き分析と議論の対象となっています。

GitHub Copilot ユーザーはタスク完了の加速を実証し、ツールを使用しなかった開発者より 55% 速い速度を達成しました。 - GitHub

Copilot による速度向上に関する大胆な主張に興味をそそられた私たちは、特にソフトウェア開発における AIの分野で、その有効性を検証する旅に乗り出しました。真実を追求するために、私たちは実際のプロジェクトで Copilot を使用する独自のテストを実施しました。最適な結果を確保するために、次のアプローチを採用しました。

• 多様なプロジェクトの選択:幅広いユースケースをカバーすることを目的として、異なる技術スタックとアーキテクチャ アプローチを持ついくつかのプロジェクトを意図的に選択しました。

• 多様な開発者の専門知識:さまざまなレベルの経験と能力を持つ開発者にツールをテストしてもらいました。

チームの主な目的は、GitHub Copilot のレビューを実施し、コーディングの生産性に対する影響を評価し、主な影響を特定し、最も効果的な使用方法を見つけることでした。学習曲線の影響を受ける潜在的なバイアスを軽減するために、テスト期間は 3 か月間続きました。結果について見ていきましょう。

GitHub Copilot レビュー: 開発速度に与える影響

この調査の主な焦点は、Copilot の使用がさまざまな種類のプロジェクトにどのような影響を与えるかを調査することでした。私たちは、このツールがどこで最も効果的かを理解するために、モノリシック アプリケーションとバックエンド アプリケーションとフロントエンド アプリケーションの両方のマイクロサービスにおける Copilot の有効性をテストおよび分析しました。

Copilot は、新しいコードを作成する際の生産性を 10 ～ 15% 向上させます。 - エレクチーム

大まかに言えば、Copilot が開発速度に与える影響は非常に多様であり、多くの要因に依存すると断言できます。 Copilot の効果的な利用に関して明らかになる重要な依存関係は次のとおりです。

1. 既存のコードベースのサイズ

プロジェクトとコード構造の種類に応じて、Copilot が開発速度に与える影響は異なります。フロントエンドのモノリシック アプリケーションでは、開発速度が約 20 ～ 25% 向上しました。バックエンドのモノリシック アプリケーションでは - 約 10 ～ 15% の改善、バックエンド マイクロサービスでは - 平均 5 ～ 7% の改善です。 - Ihor Mysak 氏、ELEKS 技術リーダー

評決？ Copilot は、既存のテンプレートとソリューションを使用して開発者をサポートできるため、大規模なコードベースを含むプロジェクトで成功します。ただし、コードベースが小さいことを特徴とするマイクロサービスの領域では、その能力は低下します。これは、開始したばかりで十分な開発ソリューションがまだ含まれていないプロジェクトでは Copilot が効果的でないことを示しています。

2. 技術スタック

さまざまな技術スタックを使用したプロジェクトで Copilot をテストしたところ、技術の人気に基づく Copilot の提案の品質に大きく依存することがわかりました。

• React アプリケーションは、生産性が大幅に向上し、時代遅れであまり人気のなくなった Zend フレームワークに影を落としています。

• .Net プロジェクトは中間点に位置します。パフォーマンスは中程度であり、Zend よりは優れていますが、React ほど高くはありません。これは、相対的な人気と利用可能な .Net マテリアルの量との相関関係を示唆しています。

これは、Copilot がパブリック GitHub リポジトリでトレーニングされており、開発者の間でより人気のあるテクノロジに関するトレーニング資料が豊富にあったためであると考えられます。

3. 既存のコードベースのコードの品質

Copilot は、変数とメソッドに適切かつ論理的な名前を付けて、高品質の提案を生成する傾向があります。質の高い命名は、Copilot がコードのコンテキストをより深く理解し、より正確で有用な提案を提供するのに役立つと考えられます。

一方、変数やメソッドの名前が不明瞭またはあいまいな場合、Copilot で分析する情報が少なくなり、開発プロセスへの貢献の質が低下します。したがって、コード内の高品質な名前付けは、プログラマーの作業を簡素化するだけでなく、人工知能ツールの有効性も高めます。

4. 開発者が実行するタスクの種類

開発の特定の側面では Copilot が有効であるにもかかわらず、特に新しいビジネス ロジックを実装するコードを生成する場合、Copilot には制限があることもわかりました。

Copilot は、完全なソリューションではなく、プロンプトに従ってコードのみを作成します。 Copilot は、明確なタスクとテンプレート タスクに最も効果的に使用されます。ビジネス ロジックの詳細な記述に費やされる時間は、Copilot を使用せずにこのビジネス ロジックを実装するのに必要な時間を超える可能性があります。 - Ihor Mysak 氏、ELEKS 技術リーダー

テンプレート化されたタスクでは効果的ですが、新しいアイデアや創造的なプログラミングの複雑さには苦労します。メッセージは明確です。Copilot は日常生活では開発者の信頼できるパートナーですが、イノベーションの領域では人間の創造性が必要となります。

Copilot の効果的な使用に関する重要なヒント:

• 重要な精度:プロンプトが正確で詳細であればあるほど、Copilot から質の高い提案を受け取る可能性が高くなります。

• コンテキストがすべてです。Copilot の使用中に無関係なプロジェクトを閉じて、混乱を避けてください。 IDE で複数のプロジェクトが開いている場合、Copilot はコンテキストを混乱させ、プロジェクト B のコードに基づいてプロジェクト A の提案を生成する可能性があります。

• コメントは重要です:クラスまたはメソッドを作成する前にコメントを追加すると、オートコンプリートの品質が向上します。

• ファイル フォーカス: Copilot はプロジェクト ファイルが開いているタブに敏感であるため、よりターゲットを絞ったコンテキストを人為的に作成できます。

GitHub Copilot の可能性を解き放つ: 適応性と間接的な影響

プロジェクト固有の環境への適応性

Copilot の最も興味深い特性の 1 つは、特定のプロジェクトの特性に適応する能力です。時間の経過とともに、Copilot はプロジェクトのコーディング スタイルと特定の機能を「学習」し、提案の品質の向上につながります。

最初は、Copilot が一般的なソリューションまたは精度の低いソリューションを提供する場合があります。ただし、このツールがプロジェクト内でより多くの露出と対話を蓄積するにつれて、その提案の精度と関連性は大幅に向上します。

これは、確立されたコーディング スタイルと、Copilot を「トレーニング」するための既存のコードが大量にあるプロジェクトで特に顕著です。

この適応性により、Copilot は効率を高めるためのツールとなるだけでなく、プロジェクト内のコードの一貫性を維持するための強力な支援にもなります。

開発者らはまた、Copilot がコードの複雑さにプラスの影響を与えていることを強調し、特に複雑で複雑なコード構造の作成に慣れている開発者の間で、より読みやすく保守しやすいソリューションへの移行が見られると指摘しています。

自動テストの高度化

Copilot はコーディングにとどまりません。また、自動テストの技術も習得しました。このツールは、潜在的なテスト シナリオのテンプレートと推奨事項を提供するため、開発者は時間とリソースを節約できます。

Copilot により、単体テストの作成が 20 ～ 30% 向上します。 - エレクチーム

開発者にとっては明らかではないかもしれない独自のテスト ケースを生成する Copilot の機能は、特に価値があります。これによりテスト範囲が拡大され、ソフトウェア製品の検査の深さが向上します。

興味深いことに、Copilot で作成されたテストの品質は、テストされるコードの品質と構造に直接関係しています。

当社の開発者は、変数名、メソッド、コード全体の構造の明確さが、Copilot のテスト生成の品質と精度に大きく影響することに気づきました。

したがって、単体テストの作成に Copilot を利用する効果は、ツール自体とテストされるコードの品質に依存します。

全体として、Copilot は単体テストの作成プロセスにおいて有用なツールであることが証明されており、速度だけでなく最終製品の品質も向上します。

間接的な影響

GitHub Copilot はコーディング速度を向上させ、開発者の作業全体の性質を向上させます。開発者のフィードバックによると、Copilot を使用すると、時間のかかる日常的な作業から、より創造的でやりがいのある作業に焦点を移すことができます。

さらに、Copilot はインターネットやドキュメントの検索に代わる効果的な手段となり、異なるウィンドウ間の切り替えにかかる時間を短縮し、開発者が現在のタスクに集中できるようにします。

この機能は、主な作業に気を取られることなく、質問に対する答えをすぐに見つける必要がある場合に便利です。

Copilot は、開発者の快適さと満足度にプラスの影響を与えます。さまざまな質問に対する答えを効率的に得ることができ、先輩に相談したり、インターネットで解決策を見つけたりする機会がない場合に役立ちます。 - Olena Hladych 氏、ELEKS の QA リード

興味深いことに、開発者のソフト スキルと Copilot の使用に対する満足度の間には相関関係があることがわかりました。コミュニケーション スキルがあまり発達していない開発者は、おそらくプロンプトを正確に作成することが難しいため、そのパフォーマンスに満足していないことがよくあります。

結論

GitHub Copilot は、特定のシナリオ、特に単体テストの作成中や、一般的なテクノロジに基づいて構築された広範なコードベースを操作する場合に、開発の生産性を大幅に向上させる強力なツールです。しかし、その有効性は、革新的なアプローチや新しい概念の創造を必要とするタスクにおいて制約に直面します。

生産性が 55% 向上するという主張に反して、実際の成果は下回りました。平均して、チームは新しいコードの生成に関連する生産性が 10 ～ 15% 適度に向上しました。

ただし、Copilot の利用によるさまざまな利点を強調することが重要です。全体として、開発者は Copilot を、開発速度と開発者の満足度の向上に大きく貢献する貴重なツールとして評価しています。

チームと開発者は Copilot を検討し、その潜在的な制限を理解した上でアプローチすることをお勧めします。 Copilot を効果的に使用するための鍵は、Copilot が補助ツールであり、人間の知性や創造性に代わるものではないことを理解することにあります。

これにより、生産性と仕事の満足度が向上し、開発の日常的な部分に費やす時間が削減され、開発者はより複雑で創造的なタスクに集中できるようになります。

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