はじめに
プログラミングにおけるAI活用といえば、ChatGPTやCopilotのようなツールを思い浮かべることが多いと思います。しかし、これらは「外部ツール」として開発をサポートするもので、コードそのものとは分離されています。
では、コード自体にAIを「埋め込む」ことはできないでしょうか？
EvolveChipは、そんな発想から生まれた新しい設計パターンです。コードに「AIチップ」を埋め込み、開発時には自己進化をサポートしながら、本番環境ではその痕跡を完全に取り除くというアプローチです。
この記事では、簡単なHello Worldプログラムを例に、EvolveChipパターンの実装方法を解説します。
EvolveChipパターンとは
EvolveChipパターンの本質は次の3点です：
- 開発時AI支援: コードに埋め込まれたAIチップが開発中にコード改善を提案
- 痕跡レス化: ビルド/コンパイル時にAIチップを完全に除去
- モジュール分離: 環境依存を最小化し、クリーンなコードを保持
Pythonを使った具体的な例を見ていきましょう。
Hello World実装例
1. 基本的なHello World
まずは、最も単純なHello Worldプログラムから始めます：
# hello_world.py
print("Hello, World!")
2. EvolveChipの実装
次に、AIチップの実装です。独立したモジュールとして作成します：
# evolve_chip.py
import inspect
import functools
import os
class EvolveChip:
"""コードを進化させるAIチップ"""
def __init__(self, func=None):
self.func = func
if func:
self.original_source = inspect.getsource(func)
functools.update_wrapper(self, func)
self.dev_mode = os.environ.get("EVOLVE_MODE") == "development"
self.suggestions = []
def __call__(self, *args, **kwargs):
# 元の関数を実行
result = self.func(*args, **kwargs)
# 開発モードかつ分析が未実行の場合のみ実行
if self.dev_mode and not self.suggestions:
self._analyze()
return result
def _analyze(self):
"""AIを使ってコードを分析し改善案を生成"""
try:
# 実際の実装ではここでAI APIを呼び出す
# このサンプルではシミュレーション
if "Hello, World" in self.original_source:
self.suggestions = [
"ユーザー名を入力できるように拡張する",
"時間帯に応じた挨拶に変更する"
]
self._display_suggestions()
except Exception as e:
print(f"分析エラー: {e}")
def _display_suggestions(self):
"""進化の提案を表示"""
print("\n" + "="*50)
print("🧠 EvolveChip提案:")
for i, suggestion in enumerate(self.suggestions, 1):
print(f"{i}. {suggestion}")
print("="*50 + "\n")
print("適用するには: EVOLVE_APPLY=1,2 python apply_evolution.py hello_world.py")
# デコレータ関数
def evolve(func):
"""EvolveChipデコレータ"""
if os.environ.get("EVOLVE_MODE") == "development":
return EvolveChip(func)
return func
3. AIチップを埋め込んだHello World
次に、Hello Worldプログラムにデコレータを追加してAIチップを埋め込みます：
# hello_world_dev.py
from evolve_chip import evolve
@evolve
def say_hello():
message = "Hello"
message = message + ", World!"
print(message)
if __name__ == "__main__":
say_hello()
4. 進化適用スクリプト
AIチップの提案を適用するための簡単なスクリプトも作成します：
# apply_evolution.py
import sys
import os
import ast
import re
import astunparse
def apply_evolution(file_path, suggestions_to_apply):
"""提案を適用して進化させる"""
with open(file_path, 'r') as f:
source = f.read()
# 現在はシンプルな置換だが、本来はもっと洗練された変換が必要
evolved_source = source
# Hello World特化の変換ルール
if "1" in suggestions_to_apply and "@evolve" in source:
evolved_source = re.sub(
r'(\s+)print\(message\)',
r'\1name = input("Please enter your name: ") or "World"\n\1print(f"Hello, {name}!")',
evolved_source
)
if "2" in suggestions_to_apply and "@evolve" in source:
evolved_source = re.sub(
r'(\s+)message = "Hello".*?print',
r'\1import datetime\n\1current_hour = datetime.datetime.now().hour\n\1greeting = "Good morning" if 5 <= current_hour < 12 else "Good afternoon" if 12 <= current_hour < 18 else "Good evening"\n\1print',
evolved_source
)
# メッセージフォーマットも更新
if "1" in suggestions_to_apply:
evolved_source = re.sub(
r'print\(f"Hello, \{name\}!"\)',
r'print(f"{greeting}, {name}!")',
evolved_source
)
else:
evolved_source = re.sub(
r'print\(message\)',
r'print(f"{greeting}, World!")',
evolved_source
)
# 進化したコードを保存
evolved_file = file_path.replace('.py', '_evolved.py')
with open(evolved_file, 'w') as f:
f.write(evolved_source)
print(f"進化したコードを {evolved_file} に保存しました。")
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 2:
print("使用法: EVOLVE_APPLY=1,2 python apply_evolution.py file.py")
sys.exit(1)
suggestions = os.environ.get("EVOLVE_APPLY", "")
apply_evolution(sys.argv[1], suggestions.split(','))
5. ビルドスクリプト（AIチップ除去）
最後に、AIチップを除去して本番用コードを生成するスクリプトを作成します：
# build.py
import ast
import sys
import astunparse
class AIChipRemover(ast.NodeTransformer):
"""AIチップを除去するASTトランスフォーマー"""
def visit_ImportFrom(self, node):
"""evolve_chipからのインポートを除去"""
if node.module == 'evolve_chip':
return None
return self.generic_visit(node)
def visit_FunctionDef(self, node):
"""evolveデコレータを除去"""
node.decorator_list = [d for d in node.decorator_list
if not (isinstance(d, ast.Name) and d.id == 'evolve')]
return self.generic_visit(node)
def build_clean_code(source_file, output_file):
"""AIチップを除去したクリーンなコードを生成"""
with open(source_file, 'r') as f:
source = f.read()
# ASTパースしてAIチップ関連コードを除去
tree = ast.parse(source)
transformer = AIChipRemover()
clean_tree = transformer.visit(tree)
# クリーンなソースコードを生成
clean_source = astunparse.unparse(clean_tree)
with open(output_file, 'w') as f:
f.write(clean_source)
print(f"AIチップを除去し、クリーンなコードを{output_file}に生成しました")
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 3:
print("使用法: python build.py ソースファイル 出力ファイル")
sys.exit(1)
build_clean_code(sys.argv[1], sys.argv[2])
使用例
開発モードでの実行
環境変数を設定して開発モードで実行します：
$ export EVOLVE_MODE=development
$ python hello_world_dev.py
Hello, World!
==================================================
🧠 EvolveChip提案:
1. ユーザー名を入力できるように拡張する
2. 時間帯に応じた挨拶に変更する
==================================================
適用するには: EVOLVE_APPLY=1,2 python apply_evolution.py hello_world_dev.py
進化の適用
EvolveChipの提案を適用します：
$ EVOLVE_APPLY=1,2 python apply_evolution.py hello_world_dev.py
進化したコードを hello_world_dev_evolved.py に保存しました。
$ cat hello_world_dev_evolved.py
from evolve_chip import evolve
@evolve
def say_hello():
import datetime
current_hour = datetime.datetime.now().hour
greeting = "Good morning" if 5 <= current_hour < 12 else "Good afternoon" if 12 <= current_hour < 18 else "Good evening"
name = input("Please enter your name: ") or "World"
print(f"{greeting}, {name}!")
if __name__ == "__main__":
say_hello()
$ python hello_world_dev_evolved.py
Please enter your name: Taro
Good afternoon, Taro!
本番用コードの生成
最後に、AIチップを除去して本番用コードを生成します：
$ python build.py hello_world_dev_evolved.py hello_world_prod.py
AIチップを除去し、クリーンなコードをhello_world_prod.pyに生成しました
$ cat hello_world_prod.py
def say_hello():
import datetime
current_hour = datetime.datetime.now().hour
greeting = "Good morning" if 5 <= current_hour < 12 else "Good afternoon" if 12 <= current_hour < 18 else "Good evening"
name = input("Please enter your name: ") or "World"
print(f"{greeting}, {name}!")
if __name__ == "__main__":
say_hello()
ご覧の通り、本番コードからはAIチップ関連のコード（importやデコレータ）が完全に除去されています。
まとめ
EvolveChipパターンの特徴をおさらいしましょう：
- 開発モードでの支援：デコレータを使用して既存の関数にAIチップを埋め込み、改善提案を表示
- 進化の適用：開発者の判断で提案を選択的に適用
- 本番環境向けクリーンアップ：AST操作によってAIチップ関連コードを完全に除去
このパターンは、Hello Worldのような単純な例だけでなく、より複雑なプロジェクトにも適用できます。例えば：
- ウェブアプリケーションの最適化
- データ処理パイプラインの効率化
- アルゴリズムの改善提案
今回はPythonでの実装を紹介しましたが、JavaScript（HOCパターン）やJava（アノテーション）など、他の言語でも同様のアプローチが可能です。
AIの支援を受けながらも、最終的には余計なコードやオーバーヘッドのないクリーンな成果物を生成できる—それがEvolveChipパターンの魅力です。