AIがここまで来た：KAT-Devが“完璧なPythonスクリプト”を生成

はじめに

夜のColab画面に、ふと思いました。
「JSONファイルのキーをアルファベット順に並べ替えたい。
でも、いちいちコードを書くのは面倒だな。」

そんな軽い気持ちで、AIにお願いしてみたのです。
──「JSONのキーを並べ替えるPythonスクリプトを書いてください。」

返ってきたのは、完成された実用ツール。しかもエラー処理付き、CLI対応、UTF-8完全対応。まるで熟練エンジニアが一晩で仕上げたかのような完成度でした。

今回は、コード生成特化モデルKAT-Dev による
“自然言語 → 実行可能コード” の瞬間を紹介します。

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KAT-Devの回答（そのまま実行可能）

返ってきたのは、なんと完全動作するスクリプトでした👇

#!/usr/bin/env python3
import json
import sys
import argparse
from typing import Any

def sort_json_keys(data: Any) -> Any:
    """JSONデータのキーをアルファベット順に並べ替える"""
    if isinstance(data, dict):
        return {k: sort_json_keys(v) for k, v in sorted(data.items())}
    elif isinstance(data, list):
        return [sort_json_keys(item) for item in data]
    else:
        return data

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='JSONファイルのキーをアルファベット順に並べ替える')
    parser.add_argument('--in', dest='input_file', default='input.json',
                       help='入力JSONファイルパス (デフォルト: input.json)')
    parser.add_argument('--out', dest='output_file', default='output.json',
                       help='出力JSONファイルパス (デフォルト: output.json)')
    
    args = parser.parse_args()
    
    try:
        # JSONファイル読み込み
        with open(args.input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            data = json.load(f)
        
        # キーを並べ替える
        sorted_data = sort_json_keys(data)
        
        # 結果を保存
        with open(args.output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(sorted_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
            
    except FileNotFoundError:
        print(f"エラー: ファイル '{args.input_file}' が見つかりません", file=sys.stderr)
        sys.exit(1)
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"エラー: JSONデコードに失敗しました: {e}", file=sys.stderr)
        sys.exit(1)
    except Exception as e:
        print(f"予期しないエラー: {e}", file=sys.stderr)
        sys.exit(1)

if __name__ == '__main__':
    main()

コードの見どころ

ポイント	内容
✅ 再帰でのキーソート	辞書・配列のネストを完全に処理。構造理解が深い。
✅ CLI設計が自然	argparseで --in / --out 指定可能。実用レベル。
✅ 堅牢な例外処理	ファイル未発見、JSONデコード失敗、その他例外をカバー。
✅ コメント＆命名が丁寧	人間がそのままレビューに出せる品質。

つまり、
AIが1回で完璧なCLIツールを書いたということ。

しかもプロンプトはたった一行。
まるで「もう一人の自分が隣でペアプロしてくれた」ような感覚でした。

Colabで試すなら

# JSONサンプル作成
import json
sample = {"zebra": {"b": 1, "a": 2}, "apple": [{"y": 2, "x": 1}]}
with open("input.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(sample, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# 実行
!python sort_json.py --in input.json --out output.json
!cat output.json

出力はすべてのキーが美しく整列してこうなります👇

{
  "apple": [
    {
      "x": 1,
      "y": 2
    }
  ],
  "zebra": {
    "a": 2,
    "b": 1
  }
}

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実験手順（ColabでもOK）

必要ライブラリの準備

!pip install transformers accelerate torch

KAT-Devモデルをロード

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_name = "Kwaipilot/KAT-Dev"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")

自然言語で依頼

prompt = "JSONファイルを読み込み、キーをアルファベット順に並べ替えるPythonスクリプトを書いてください。CLI引数と例外処理も入れてください。"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=800)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

出力スクリプトを保存して実行

# 出力コードをファイルに保存
with open("sort_json.py", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("""（↑のコード出力をここにペースト）""")

# テスト用JSONを作成
import json
sample = {"zebra": {"b": 1, "a": 2}, "apple": [{"y": 2, "x": 1}]}
with open("input.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(sample, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# 実行
!python sort_json.py --in input.json --out output.json
!cat output.json

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おすすめの用途

シーン	活用イメージ
🧮 データ整形スクリプトの自動生成	「CSVを読み込んで集計」「JSONをマージして整形」など、自然言語でコード生成。
💻 CLIツールの雛形作成	argparse付きのテンプレートを瞬時に生成して自分用に改造。
📚 教育・教材作成	「AIが書いたコード」を題材に、構造や例外処理を学習。
🧠 ペアプロAIとして利用	“AI同僚”として、ロジックやリファクタを会話しながら作成。

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まとめ

KAT-Devは単なるコード生成AIではなく、「考えながら書ける」ペアプロAIに近い存在。自然言語で構造・入出力・エラーハンドリングを指定すると、人間が意図する“ちょうど良い形”でコードを出してくれます。

実験して感じたのは、

「もう、“書く”より“話す”ほうが早い。」

ということ。
コードを書く未来より、「AIに設計を伝える未来」が現実味を帯びています。

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