「レガシーコードの解析」「単体テストの生成」はAIにお任せ KPMGがジェネレーティブAI活用に関する提言を発表：顕在化していない課題も

KPMGは、ジェネレーティブAIに関する提言を発表した。それによると、ジェネレーティブAIを開発支援ツールとして採用しようとしている開発者は多く、「課題やリスクはあるものの今すぐにでも検証を開始すべきだ」としている。

[＠IT]

　KPMGは、ジェネレーティブAI（生成系AI）に関する提言を発表した。「ChatGPT」をはじめとするジェネレーティブAIを“新しいおもちゃ”として利用している人も多いが、「仕事の繰り返し部分を引き継ぐことで生産性を大幅に高めている開発者もいる」という。

プレスリリース

「自社特化型ジェネレーティブAI」を作る企業も

　同社は「ジェネレーティブAIは多くの開発者にとって優秀なコーディングパートナーになる」と提言している。

　「ジェネレーティブAIは、インターネット上で入手可能な、膨大な量のオープンソースコードでトレーニングされている。人間からの最小限の指示があれば、文書化が不十分なコードの説明、コードのドキュメント生成、さらには関数や比較的ターゲットを絞ったコードの記述も可能だ」（KPMG）

　また、ジェネレーティブAIをもっと大きな規模（担当者レベルではなく組織レベル）で活用しようと考える開発者もいる。

　例えば、自社のソースコードや技術文書を使ってトレーニングして「自社に特化したジェネレーティブAI」に調整し、開発の生産性を向上させる。レガシー化しているコードの機能を説明させる。自動リファクタリングやスタイル変更、説明コメントを自動生成してコードの一貫性を向上させる、コーディングミスを素早く特定し、デバッグを高速化するなどだ。

残された課題

　一方で､大きな課題もある。それはライセンスだ。前述したように、ジェネレーティブAIのモデルはオープンソースコードでトレーニングされている。だが、オープンソースコードにはさまざまな種類のライセンスがある。このため、「生成されたソフトウェアが『あるオープンソースコードに酷似している』と見なされた場合にどうなるかは分からない」とKPMGは警告している。

　ただ、そうした課題はありつつも、同社は「ジェネレーティブAIの検証を進めるべきだ」と考えている。

　「ジェネレーティブAIによってもたらされる課題とリスクを考慮しても、長期的な利点は非常にポジティブだ。現在は、組織のテクノロジーの成熟度が不十分だとしても、今すぐにでも検証を始めるべきだ。概念実証を通じてテクノロジーに慣れることは賢明であり、より高度なモデルがリリースされたときに迅速に対応できる」（KPMG）