開発者たちは、日々の作業で単調で繰り返しの多くの時間を費やし、意外と実際のコーディングにはあまり時間を使っていないようです。
Stack Overflowの2022年開発者調査によると、回答者の63%が問題の回答や解決策を探すために1日30分以上を費やしていると答えています。これによると、50人の開発者チームでは週に333〜651時間もの時間が失われていることになります。Propeller InsightsとRollbarの別の調査では、開発者の3分の1以上がバグ修正に約4分の1の時間を費やし、4分の3以上が半分以下の時間をバグ修正に割いていると報告されています。
このトレンドに失望したウィリアム・ゼングとケビン・ルーは、今年初めにロブロックスのベテランとして知られる彼らが、高度なデバッグなどの開発タスクを自動化するために「Sweep」というプラットフォームを作成しました。
“私たちは、ロブロックスでの共同作業後、AIで自動化できるソフトウェアの手間に取り組む必要があることを知って、Sweepを立ち上げました。SweepはソフトウェアチームのためのAI駆動型のジュニアデベロッパーのような存在です。”と、CEOのゼングはTechCrunchのインタビューで語っています。
TechCrunchは以前、2023年のY CombinatorのサマーデモデーでSweepを取り上げました。しかし、その後、このスタートアップはGoat Capital、Replit CEO Amjad、Replit VP of AI Michele Catasta、Exceptional Capitalから新たな資金調達を行い、2500万ドルの事後評価額で200万ドルの資金を調達しました。
Sweepは、開発者が自然な言語でリクエストを記述できるようにし、該当するコードを生成します。プラットフォームは、そのコードを適切なコードベースにプッシュし、コードの保守者や所有者からのコメントに対応することができます。これは、GitHub Copilotに少し似ていますが、もっと自律的です。
“Sweepを使うことでエンジニアはもっと速くシップできるようになります。各コードの変更ごとに発生する技術負債（エラーログの改善、ユニットテストの追加、非効率なコードの改善など）を扱います。”とゼングは述べています。
SweepはPythonコードの書き込みを専門とし、コード生成にはAIモデルの組み合わせを活用しています。それにはOpenAIのGPT-4が含まれますが、またSweepの顧客データにはトレーニングしておらず、Sweepの顧客データに依存しない、独自の「コード検索エンジン」も利用しています。
“Pythonのために独自のコード検索エンジンを構築しました。これには、語彙的およびベクトル検索技術が活用されています。語彙的検索はコードの文字通りの一致や若干のバリエーションを探し、ベクトル検索は関連するコードを見つけることができます。リアルタイムでテストを実行し、実行します。”とゼングは続けました。
将来的には、SweepはHugging FaceとServiceNowのオープンソースのコード生成モデルであるStarCoderを利用して、プラットフォームのコード生成能力を向上させる予定です。
ただし、AIは間違いを犯す傾向があるため、私はSweepの信頼性には少し懐疑的です。スタンフォード大学と提携した研究チームは、AIツールを使用するエンジニアは、ツールが表面的には正しいコードを生成するがセキュリティ上の問題を引き起こす可能性があるため、アプリにセキュリティの脆弱性を引き起こす可能性が高いと報告しています。
また、著作権の問題もあります。一部のコード生成モデル（必ずしもStarCoderやSweep自体ではありませんが、他のものも含まれます）は、著作権があるか制限があるライセンスの下にあるコードにトレーニングされており、特定の方法で刺激されると、そのコードを吐き出すことがあります。法的専門家は、これらのツールが自社のプロダクションソフトウェアに著作権の侵害を無意識に取り込む可能性があるため、企業をリスクにさらす可能性があると主張しています。
Sweepの解決策は、ユーザーに対して生成されたコードを確認し、適切なコードベースに変更をプッシュする前に自ら編集するよう促すことです。
“AI開発者ツールに影響を与える主な課題は、信頼性と大規模なコードベースの管理です。私たちは、従来の方法と新しい方法に関する知識を生かして、Sweepを強力なものにしています。”とゼングは述べています。
Sweepのサービスには一握りのお金がかかります。1人あたり1か月480ドルです。（対照的に、GitHub CopilotやAmazon CodeWhispererのビジネス向けティアはユーザー1人あたり月額約20ドルです。）それでもお客様が引き寄せられているようです。ゼング氏によると、Sweepはわずか280万ドルの資本を保持しており、それを顧客からの収入によって「何年も続けることができる」とされています。
「この新しい資金は、来年、2人の従業員から5人にチームを拡大するために使われます。私たちは引き続きPythonに焦点を当て、ユニットテスト、リファクタリング、コードの未完了作業など、すべての技術的負債の分野で改善を図ります。」と彼は続けました。
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