Googleはこのほど、提供するColabの大幅なアップグレードを発表し、AIを活用した機能性を取り入れ、コーディング体験を強化しました。Colabは、Pythonのコードを書いて実行するためのブラウザベースのツールで、複雑なコーディング環境を必要とせず、コーディングを学ぶ初心者に人気があり、広く利用されています。新しい統合機能として、AIを活用したコード補完、自然言語からのコード生成、コード支援チャットボットが追加されます。
改良されたツールは、PaLM 2システム上に構築され、Google I/OイベントでデビューしたCodeyと呼ばれるコードモデルファミリーを利用します。Codeyは、外部ソースの高品質で寛容にライセンスされたコードの広範なデータセットを使用して微調整され、最終的にコーディングタスクに対する性能を最適化しました。さらに、Colabに採用されたCodeyのバージョンは、Pythonとプラットフォームの明確な要件に対応するように特別に調整されています。
当初、米国のColabユーザーは、統合されたCodeyモデルを利用することができ、プログラミングの速度、品質、理解度を大幅に向上させることができます。Googleの最初の機能セットは、主にコード生成に焦点を当てます。Colabのグループプロダクトマネージャーであるクリス・ペリーとGoogle Labsのシニアプロダクトマネージャーであるシュレスタ・バス・マリックは、ブログ記事で、コード生成における自然言語の利点について、より大きなコードブロックの作成、コメントやプロンプトからの機能全体の転記、繰り返しコードを書く必要性を最小限に抑えることを説明しました。これにより、ユーザーはプログラミングやデータサイエンスの魅力的な側面にもっと集中することができます。Colabのユーザーは、まもなくノートブックに新しい「Generate」ボタンを発見し、コード生成のための任意のテキストプロンプトの入力を容易にすることができます。
また、GoogleはColabに直接チャットボットを追加し、ユーザーはプラットフォームに居ながらにしてプログラミングの様々な側面について質問することができるようになりました。近い将来、Google SheetsからのデータのインポートやPandas DataFrameのフィルタリングなどのタスクについて、Colabの中で問い合わせることができるようになると予想されます。
no-code 、low-code ソリューションの人気が高まり続ける中、こうしたAI主導のコーディング機能の進化は、開発プロセスの合理化に大きな意味を持ちます。AppMaster.ioのようなプラットフォームは、バックエンド、ウェブ、モバイルアプリケーションをより効率的に作成するための強力なソリューション（no-code ）を提供します。endpointsデータモデル、ビジネスプロセス、REST API、WSSを視覚的に設計する機能により、AppMaster 、企業はスピードと費用対効果を高めてアプリケーションを開発することができます。
Googleが最近Colabをアップデートしたことで、コーディングプロジェクトでの共同作業やプログラミングの基礎学習がより身近になり、進化し続ける技術環境におけるAI駆動型ツールの重要性がさらに高まったと言えるでしょう。
