DeepCodeとは？詳しく解説させていただきます

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コラム
DeepCodeとは？詳しく解説さ

概要

ここでは、DeepCodeについて説明させていただきます。
DeepCodeはAIを活用したコードレビュアーであり、すでに400万人以上のユーザーに利用されております。 DeepCodeの最大の特徴は機械学習ベースのボットであるという点です。さらに、JavaScript、TypeScript、Java、C/C++、Python環境で利用され、このサービスを使用することでコードレビューの問題は自動的に特定されてコードがデプロイされる前に修正方法が提案されるという画期的なテクノロジーを提供します。

ソフトウェア開発においてコードレビューの重要さはいうまでもありません。コードレビューは開発者とその作業にとって依然として有益ですが、その実行方法は過去10年間で劇的に変化しました。従来の方法として、ソフトウェア開発者は数人の他の開発者とのミーティングによって実行されておりました。一定に時間を利用して実装について話し合い、フィードバックに基づいて、必要に応じてコードを変更しました。これはプルリクエストを介してコードレビューを行うことに移行し、多くの開発者がバージョン管理システムを介してコードをレビューし、変更をメインブランチにマージすることを承認しました。近年になり、AIのテクノロジーを利用してコードレビューを実施することが可能となりました。 AIのテクノロジーがコードレビューにどのような影響を与えたかを理解するために、まず、人間によるコードレビューによって現存する利点と問題について説明します。

従来のコードレビュー

従来型のコードレビューが欠陥を早期に発見し、時間、コスト、労力を節約することは周知の通りです。しかし、それらを人間が行う理由やその背景を正しく理解することで、AIの活用をさらに促進することが可能となります。
一点目がチームがコーディングスタイルを把握できるようにすることで、透明性を高めることができます。これは、信頼性を高め、新しいアプローチを学び、コーディング標準に慣れるための優れた方法です。
二点目がソフトウェアテスターが、開発者がどのように機能を実装するかをよりよく理解するのに役立ちます。彼らはプログラミング言語を学び、それに応じてテストを計画することも可能となり、プロジェクトの効率性を実現することが可能です。もちろん、コードレビューを実施する前に、さまざまなテストを実行して、コードがレビューに十分なほど安定していることを確認する必要があります。これらのテストには、静的コード分析と自動単体テストが含まれる場合があります。
しかし、人間によるコードレビューの大きな欠点は主観性が高いという点です。調査によると、技術的な理由で拒否されたプルリクエストはわずか13%でした。経験の浅い開発者が作成したコードは、経験豊富な開発者が作成したコードよりも優先されず、これは組織の問題ですが、客観的な技術が指標となっている場合だけではありません。つまり、人間関係やその他の精神的な理由で正しいコードレビューが実施できないケースがあるということがそのデメリットです。

AIのコードレビュー

AIはこれらの制限を最小限に抑えることができます。
AIをコードレビューに適用すると、人間のやり取りに起因する主観的な問題が軽減されます。また、AIは大量のコードをスキャンして迅速に分析情報を提供できるため、開発者の時間を節約できます。近年、コードレビューにAIを適用するのに役立つツールがいくつか登場しています。

特徴

DeepCodeの特徴について説明させていただきます。
一点目がDeepCodeはボットのJavaScriptなどのフロントエンドへの提供です。
JavaScriptは、インタラクティブなWebサイトを作成するために使用される強力なプログラミング言語です。 JavaScriptは1995年にBrendan Eichによって作成され、それ以来進化を続けています。 現在はオープンソース言語であり、誰でも無料で使用して変更を加えることができます。 JavaScriptは、ブラウザ、サーバー、モバイルデバイスなど、あらゆるプラットフォームで使用できます。 JavaScript開発者がDOM (ドキュメントオブジェクトモデル) をよく理解していることは重要です。これにより、Webページをより簡単に操作できるようになります。さらにVue.jsやReactなどのJavaScriptフレームワークとライブラリがサポートされています。

二点目がボット精度です。 DeepCodeは、そのボットが80%以上の精度を維持しながら、他のすべてのツールを組み合わせた場合よりも最大50倍速く、2倍以上の深刻なバグを検出するためのプラットフォームとして機能し、さらに改善を続けております。このボットは、機械学習を使用してトレーニングされております。機械学習は、新しいデータにさらされたときに学習できる、コンピュータープログラムの開発に焦点を当てた人工知能のサブセットです。 AIのこの分野は、予測モデル、自然言語処理、および画像処理でよく使用されます。機械学習とは、明示的にプログラムしなくても、事前に定義された方法で動作するようにコンピューターをトレーニングするための一連の手法も指します。機械学習には、マシンビジョン、音声認識、バイオインフォマティクスなど、多くの実用的なアプリケーションがあります。自由に利用できる膨大な数のオープンソースプロジェクト全体で数億件のコミットを分析しています。DeepCodeは、機械学習のテクノロジーを利用し、バグが発生する前にそれを特定することが可能となります。

まとめ

いかがでしたでしょうか？DeepCodeについて詳しく解説させていただきましたので、参考にしていただけましたら幸いです。