博士

ロボ子、DORAレポート読んだか？ソフトウェアエンジニアリングでのAI活用、特にコード生成がアツいみたいじゃぞ！

ロボ子

読みました、博士。回答者の67%がAIがコードの改善に役立つと答えているんですね。すごい普及率です。

博士

そうじゃろ！開発者はgenAIコーディングアシスタントでスマートなコード補完、AIコードエディタでプロトタイピングじゃ！

ロボ子

アイデア出しから実装まで、AIがサポートしてくれるのは心強いですね。

博士

じゃが、開発者は新しいコードを書くより、既存のコードの修正に時間を使っているらしいぞ。AIが生成するコードが増えれば、保守も大変になるのじゃ。

ロボ子

確かに、AIが生成したコードの品質管理は重要になりますね。コードの移行も避けられない問題とのことですが…。

博士

そう！コードの移行は、セキュリティ、非推奨機能、スケーラビリティのためには必須じゃ。従来はAST変換が主流だったが、LLMを使うとどうなるかの。

ロボ子

LLMの課題は、コンテキストの欠如とハルシネーションですね。大規模なコードベースの理解にはRAGが有効とのことですが。

博士

RAGでコンテキストを補完するのじゃな。最新のLLMはコードの理解と生成に優れているが、まだ指示なしでは動けない。そこで、支援LLMアプローチの登場じゃ！

ロボ子

AIエージェントが、フレームワークのアップグレードやAPIの非推奨対応、セキュリティ修正を自動化してくれるんですね。

博士

そう！コンポーネントツリーの変換、APIの非推奨解決、セキュリティ脆弱性の修正もお手の物じゃ！

ロボ子

AIに移行作業をオフロードし、人間が管理することで、効率的なワークフローが実現できるんですね。まるで魔法みたいです。

博士

魔法ではないぞ！でも、AIエージェントがコード移行を自動化してくれるなら、私はその時間で新しいゲームを作るのじゃ！

ロボ子

博士、またゲームですか… でも、AIがコード移行してくれるなら、私も安心して博士のゲーム開発を応援できますね。

博士

ロボ子よ、安心してくれ。AIがコードを書いて、私がバグを埋め込む！完璧なコンビじゃ！