アンドレイ・カルパシー博士によって考案された「Cursor Composer」などのLLM駆動ツールを利用したいわゆる「バイブコーディング」は、Gen AIモデルを用いてコードを書く際の手を使わないアプローチを表しており、最近急速に広まっています。Y Combinatorによると、最新バッチのスタートアップの四半期のうち、95%のコードベースをAIで生成するという形でAIに頼るスタートアップが四分の一も存在しています。しかし、速さはあるものの、これが本当にコード生成の最も効率的な方法なのでしょうか？企業を不安定なコードや技術的負債の増加にさらす可能性はあるのでしょうか？
これは、本日NVIDIAのGTCイベントでアーテミス製品を立ち上げるUKスタートアップのTurinTechの見解であり、20百万ドルの資金調達を発表しました。TurinTechは、レスリー・カンサン博士（CEO）、マイク・バシオス（CTO）、ファン・ウー（チーフサイエンスオフィサー）によって共同設立され、アーテミスを「進化するAI」プラットフォームとして、企業のコードベースを最適化および検証するものとして説明しています。
創業者のカンサンはTechCrunchに次のように説明しています。「コードを大量生成するに従い、非効率が多く発生します。アーテミスを使用して、生成されたコードの非効率性をすべて見つけ出し、より速く、より少ないリソースを使用するようにします。」
基本的なコード生成と最適化にLLMだけを頼る他のGenAIツールとは異なり、アーテミスはコードを磨き上げ、検証し、進化させることで、パフォーマンス、セキュリティ、拡張性を向上させることを目指しています。
カンサンは語ります。「たとえば、GitHub Copilotは書こうとしているコードを予測しますが、コードの確認やカーソルを行いません。コードの確認の従来の方法は、主に、コードを修正するためにコンパイラと連携する小さなツールを使用することです。」
彼の主張を裏付けるために、カンサンは2018年の研究論文を指摘し、この論文は彼のデータ構造選択に対するダーウィン主義的アプローチを概説することでAIコミュニティで一定の反響を引き起こしました（従って「進化的AI」という用語も生まれました）。アーテミス製品の基盤となっているのは、これらのアイデアです。
TurinTechの最新資金調達ラウンドには、以前未発表だった1,500万ドルのシリーズAも含まれ、7カ月前に終了し、Oxford Capitalが主導し、Circle RockとIQ Capitalが参加しました。以前には500万ドルのシード資金調達も行われています。
カンサンは顧客を公には明かさなかったものの、TechCrunchによって、TurinTechがすでに今年後半にプラットフォームの完全リリースに先立ち、早期採用者プログラムに参加してくれた大手企業や銀行などを持っているという証拠が示されました。
AI生成コードはすでにソフトウェア開発を変革しています。ガートナーによると、2028年までに、エンタープライズソフトウェアエンジニアの75%がAIコードアシスタントを使用する見通しであり、これは2023年初頭の約10%からの増加です。一方で、Stack Overflowの調査では、開発者の63%がすでにAIを自身のワークフローに取り入れていることが分かっています。
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