＜本記事のターゲット層＞
- Github Copilot Workspaceに関心がある人
- システム開発の効率化に関心がある人
- 開発者の将来に不安を感じている人
1.はじめに
今回、記事はあっさり目に書きます。なぜなら、Github Copilot Workspaceはもう少しプロンプトをいじくり倒したほうが良いだけではなく、Technical Previewなだけあって発展途上なため、手厚く書いたところでGAしたときには仕様が変わっている可能性が大いにあるからです。
とにかくお伝えしたいことは、開発者の将来は思ったより明るく、ただしいままで通りの時代ではなく、いままで以上に変化が早くなるということです。
2. Github Copilot Workspaceとは？
Github Copilot Workspaceとは、自然言語により、コードのブレインストーミング、計画、ビルド、テスト、実行を行うことができる機能です。
すでにGithubやVS CodeでGithub Copilotの性能を体感している人も多くいることでしょう。エラーの原因調査、コードのレビュー、提案、あるいは分からないことについて質問をしたり、ときにヒントをもらったり・・・一度体感してしまうを手放すことが難しいのではないでしょうか。
そうした能力をレポジトリやissueに対して発揮する機能、それがGithub Copilot Workspaceだと捉えて頂くとイメージが沸くと思います。
3. Github Copilot Workspaceを使った感想
まだ使い始めたばかりですが、想像していた通り、ただプロンプトを記述して実行してみても、構築したアプリケーションはそのままでは動きませんでした。
大したことないと思われますか？とんでもありません。
何某かを作り上げたいとき、最初をどのように構築すればよいか悩んだことはありませんか？
ある程度、最初の形を作ってくれるだけでも助かるものです。それに、問題があってもissueに登録して、そこからまたGithub Copilot Workspaceに頼むことでより完成度の高いものが出来上がります。
イチからコードを書くとどれだけ時間がかかるのか、調査する時間を含めると膨大な時間と労力を使うことは想像に難くありません。
＜Github Copilot Workspaceダッシュボード＞
＜Github Copilot Workspaceで自動で作成されたレポジトリ＞
＜issueのGithub Copilot Workspaceボタン＞
4. まとめ
AIはいまのところ人に成り代わるものではなく、人の力を底上げするものであると感じています。Github CopilotやChat-GPT、Microsoft Copilotを使ったことがあればそこはお分かりいただけると思います。
Github Copilot Workspaceについても同様です。人間が一から考えて構築するのではなく、AIが支援してくれるのだと捉えて頂ければよいと思います。
これからの時代、出生数が大幅に減少し、労働人口が著しく減った時代に突入します。そうした時代においては、人を採用で増やすには限界があります。もちろん外国人労働者を雇うという手もありますが、それでも有限ですし、何より日本語が話せる人材を探す労力、またはこちらが相手の言語を話せる人材を探さなくてはいけません。
AIを活用することで、労働力を底上げするという設備投資の一環が生成AIを導入するということです。
生成AIの活用なくして仕事が回らない時代に突入しつつあることは、人手不足倒産が増加しつつあることでお分かり頂けると思います。