Accenture が Amazon CodeWhisperer を使用して開発者の生産性を向上させる方法

アマゾン コード ウィスパラー は、自然言語でのコメントと統合開発環境 (IDE) のコードに基づいてコードの推奨事項を生成することにより、開発者の生産性を向上させるのに役立つ AI コーディング コンパニオンです。 CodeWhisperer は、IDE とドキュメントまたは開発者フォーラムとの間のコンテキスト スイッチを減らすことで、コーディング タスクの完了を加速します。 CodeWhisperer からのリアルタイムのコード推奨により、IDE に集中し、コーディング タスクをより迅速に完了することができます。

CodeWhisperer は、数十億行のコードでトレーニングされた大規模言語モデル (LLM) を利用しており、その結果、15 のプログラミング言語でコードを記述する方法を学習しました。 「ファイルを S3 にアップロードする」など、特定のタスクの概要を示すコメントを平易な英語で書くだけです。 これに基づいて、CodeWhisperer は、指定されたタスクに最適なクラウド サービスとパブリック ライブラリを自動的に判断し、その場で特定のコードをビルドし、生成されたコード スニペットを IDE で直接推奨します。 さらに、CodeWhisperer は Visual Studio Code および JetBrains IDE とシームレスに統合されるため、IDE から離れずに集中できます。 この記事の執筆時点で、CodeWhisperer は Java、Python、JavaScript、TypeScript、C#、Go、Ruby、Rust、Scala、Kotlin、PHP、C、C++、Shell、および SQL をサポートしています。

この投稿では、Accenture が実際に CodeWhisperer を使用して開発者の生産性を向上させる方法を説明します。

「アクセンチュアは Amazon CodeWhisperer を使用して、Velocity プラットフォームでのソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスイニシアチブの一環として、コーディングを高速化しています」と、アクセンチュアの技術アーキテクチャ担当シニアマネージャーである Balakrishnan Viswanathan 氏は述べています。 「Velocity チームは、開発者の生産性を向上させる方法を探していました。 複数の選択肢を探した結果、開発作業を 30% 削減できる Amazon CodeWhisperer にたどり着きました。現在は、セキュリティ、品質、およびパフォーマンスの向上により重点を置いています。」

CodeWhisperer の利点

Accenture Velocity チームは、CodeWhisperer を使用して、人工知能 (AI) および機械学習 (ML) プロジェクトを加速しています。 次の要約は、利点を強調しています。

• チームは定型文や反復的なコード パターンの作成に費やす時間を減らし、重要なこと、つまり優れたソフトウェアの構築により多くの時間を費やしています。
• CodeWhisperer は、開発者が責任を持って AI を使用して、構文的に正しく安全なアプリケーションを作成できるようにします
• チームは、Web からコード スニペットを検索してカスタマイズすることなく、関数全体と論理コード ブロックを生成できます。
• 初心者の開発者や、なじみのないコードベースで作業する開発者のオンボーディングを加速できます。
• セキュリティ スキャンを開発者の IDE に任せることで、開発プロセスの早い段階でセキュリティの脅威を検出できます。

次のセクションでは、Accenture Velocity チームが CodeWhisperer を使用しているいくつかの方法について詳しく説明します。

新しいプロジェクトでの開発者のオンボーディング

CodeWhisperer は、AWS に慣れていない開発者が AWS のサービスを使用するプロジェクトをより迅速に立ち上げるのに役立ちます。 Accenture の新しい開発者は、次のような AWS サービスのコードを書くことができました。 Amazon シンプル ストレージ サービス （Amazon S3）および Amazon DynamoDB. 短期間で、彼らは生産的になり、プロジェクトに貢献することができました. CodeWhisperer は、コード ブロックまたは行ごとの提案を提供することで、開発者を支援しました。 また、コンテキストに対応しています。 指示 (コメント) をより具体的なものに変更すると、CodeWhisperer はより関連性の高いコードを生成します。

定型コードを書く

開発者は、CodeWhisperer を使用して前提条件を完了することができました。 「ML データの前処理スクリプトを作成するクラス」と入力するだけで、前処理データ クラスを作成できました。 前処理スクリプトの作成には数分しかかからず、CodeWhisperer はコード ブロック全体を生成することができました。

なじみのない言語でコーディングする開発者を支援する

チームに初めて参加した Java ユーザーは、構文を気にすることなく、CodeWhisperer の助けを借りて簡単に Python コードを書き始めることができました。

コードのセキュリティ脆弱性の検出

開発者は、選択することでセキュリティの問題を検出できました セキュリティ スキャンを実行する 彼らのIDEで。 見つかったセキュリティの問題に関する詳細な洞察は、IDE で直接提供されます。 これにより、開発者は問題を早期に検出して修正できます。

「開発者として、CodeWhisperer を使用すると、コードをより迅速に記述できるようになります」と、アクセンチュアの AI エンジニアリング コンサルタントである Nino Leenus 氏は述べています。 「さらに、CodeWhisperer は、人工知能の助けを借りてタイプミスやその他の典型的なエラーを排除することで、より正確にコーディングするのに役立ちます。 開発者にとって、同じコードを何度も書くのは面倒です。 AI コード補完テクノロジーは、必要になる可能性のある後続のコード部分を推奨することで、そのような繰り返しのコーディングを減らします。」

まとめ

この投稿では、Amazon の AI コーディング コンパニオンである CodeWhisperer を紹介します。 このツールは、大規模なデータセットでトレーニングされた ML モデルを使用して、コードの提案とオートコンプリートを提供し、自然言語の記述に基づいて関数とクラス全体を生成します。 この投稿では、CodeWhisperer を使用することで Accenture が見た利点の一部についても取り上げています。たとえば、生産性の向上や、一般的なコーディング タスクに必要な時間と労力を削減できることなどです。 今すぐお気に入りの IDE で CodeWhisperer を有効化できます。 CodeWhisperer は、既存のコードとコメントに基づいて提案を自動的に生成します。 訪問 アマゾン コード ウィスパラー 始めるために。

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著者について

バラクリシュナン・ヴィシュワナタン Accenture の AI/ML ソリューション アーキテクトです。 AABG と協力して、最先端のクラウドベースの戦略を考案および実行し、さまざまな AI/ML 関連の課題に取り組んでいます。 Bala の興味は、料理と彼が情熱を注いでいる Photoshop の両方にあります。

シカール・クワトラ アマゾン ウェブ サービスの AI/ML スペシャリスト ソリューション アーキテクトであり、大手グローバル システム インテグレーターと協力しています。 彼は、AI/ML および IoT ドメインで 500 件を超える特許を取得し、最年少のインドのマスター発明家の XNUMX 人の称号を獲得しています。 Shikhar は、組織の費用対効果が高くスケーラブルなクラウド環境の設計、構築、および維持を支援し、AWS で戦略的な業界ソリューションを構築する GSI パートナーをサポートします。 Shikhar は余暇にギターを弾いたり、作曲したり、マインドフルネスを実践したりすることを楽しんでいます。

アンクルデサイ AWSAIサービスチーム内のプリンシパルプロダクトマネージャーです。

ニノ・リーナス アクセンチュアの AI コンサルタント。 彼女は、エンドツーエンドの機械学習ソリューションの開発と、クラウドを使用したその展開に関する専門知識を持っています。 彼女は、ML-Ops 分野の最新のツールとテクノロジーに興味があります。 彼女は旅行とトレッキングが大好きです。

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• 情報源： https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/