生成AIがソフトウェアコードを書く能力は、この技術にとってビジネスにおける最初の真の実用例の一つを急速に生み出した。

プロのソフトウェアエンジニアも初心者も、AIコーディング・アシスタントを使ってコードの生成、テスト、編集、デバッグをし、プロジェクト完了に必要な、しばしば退屈な工程にかかる時間を短縮している。そして、大手テック企業もこの動きに完全に乗り出している。マイクロソフトのコードの最大30％、グーグルのコードの4分の1以上がすでにAIによって書かれていると両社のトップは述べている。メタ（Meta）のマーク・ザッカーバーグCEOは近い将来、同社のコードの大部分をAIエージェントに任せることを目指しているという。

一方で、「GitHub Copilot（ギットハブ・コパイロット）」「Cursor（カーソル）」「Lovable（ラバブル）」「Replit（レプリット）」といった強力な新しいAIツールは、コーディングの知識がほとんど、あるいはまったくない人々でも、構築したいものを簡単なプロンプトで指示するだけで、見栄えの良いアプリやゲーム、Webサイト、その他のデジタル・プロジェクトを作り上げることを可能にしている。

一部の実践者たちは、コードを書く際にAIに主導権を与え、その提案の一部またはすべてを受け入れるという手法さえ取っている。これは「バイブコーディング（vibe coding）」と呼ばれている。しかし、昔ながらの人間のノウハウに代わるものはまだない。AIはナンセンスな「幻覚（ハルシネーション）」を起こすことがあり、その提案が有用である保証はない。マサチューセッツ工科大学コンピューター科学・人工知能研究所（CSAIL）の研究者は、もっともらしく見えるAI生成コードであっても、意図通りに動作するとは限らないと強調している。さらにAIツールは、規模が大きく複雑なコードベースを扱うのが苦手だ。ただ、この課題にはコサイン（Cosine）やプールサイド（Poolside）などの企業が取り組んでいる。

業界には影響が現れ始めている。特に、若い労働者向けのエントリー・レベルの仕事が減少している。つまり、コーディング・アシスタントは現在の仕事では役に立つかもしれないが、新たな仕事を得る助けになるとは限らない。

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