多くの皆様と同様に、Google でも人工知能（AI）とウェブの未来について多くの議論が交わされています。ノイズが多く、ウェブ デベロッパーとして何を正確に知っておくべきかを知るのが難しい。
ウェブは Google のチームよりもはるかに大きいため、AI についてどのように考えているか、何を学びたいか、これらの新しいテクノロジーをどのように活用したいかをお聞かせください。そうすることで、ノイズを解消するコンテンツを最適な形で提供できます。
Google は過去数か月にわたり、ウェブの専門家と話し合い、ウェブの状況と AI についての考え方を把握してきました。もちろん、すべての人にすべてのことを話すことはできません。ウェブ Google デベロッパー エキスパートを含むウェブ デベロッパーと、デベロッパーが AI を使用してユーザー向けの機能を提供し、日々のワークフローの生産性を向上させている方法に焦点を当てた、少数の会話を行いました。
Google が学んだことは、ウェブ上の他のユーザーにも広く適用できると考えています。コミュニティの皆様にも、この学びについてご興味をお持ちいただけるのではないかと考えました。
このフィードバックと、ウェブ デベロッパーの状況に関するその他の調査結果を基に、新しい AI コレクションを作成しました。このコレクションには、ウェブ デベロッパー向けの概要、Codelab とデモ、ウェブ上の AI ツールとモデルについて考えるためのその他のリソースが含まれています。
それに加え、今後数か月以内に、さらに多くの情報をお届けする予定です。
生成 AI による生産性の向上
ウェブ デベロッパーは、生産性を向上させるために生成 AI を活用し、chatbot とやり取りして新しいテクノロジーを学んだり、ウェブ開発に関する質問の回答を探したりしたいと考えていることがわかりました。
Google が話を聞いたデベロッパーは、ビジネス プロジェクトや個人プロジェクトで日常のワークフローに AI をすでに使用しているか、AI を使用している人を知っています。
コード生成
Gemini や Copilot などのコード生成ツールは、標準的な単体テスト、基本的なオートコンプリート（何を記述するかはわかっているが、記述するだけ）、コードベースに関する広範な知識を必要としない単純な関数に最適です。これらのツールは、特定のプロジェクトの幅広いコンテキストを必要とする、より複雑なアルゴリズム コードや関数を作成する場合には、あまり役に立ちません。
より経験豊富なデベロッパーは、コードの重複や長期的な保守性などの問題を含め、コードベースの長期的な品質に関する懸念を表明しました。経験の浅いチームメンバーがエラーを検出できない、または生成 AI ツールによって生成されたコードを正確に検証する方法を知らない可能性があるという懸念がありました。
また、アクセシビリティ対応のコンポーネントの作成など、特定のドメイン知識を必要とするユースケースは、試したコード生成ツールではまだ正しく処理できないという意見も寄せられています。
LLM を使用した学習
多くのデベロッパーが ChatGPT や Gemini を使用して、ソフトウェア開発のコンセプトを学んでいます。たとえば、大規模言語モデル（LLM）に並べ替えアルゴリズムの仕組みを説明してもらったり、さまざまなプログラミング言語を習得したり、知識のギャップを埋めたりしています。
LLM は、質問と回答の迅速なインタラクティブ性、AI が質問を批判せず、必要な回答のみを提供するという点で、優れたエクスペリエンスを提供すると考えています。
ここでも、ジュニア デベロッパーに関連する懸念があります。モデルがハルシネーションを起こして誤った回答を生成しているインスタンスを検出するには、最小限の知識が必要です。
ビジネス上の懸念事項としての IP 保護
お話を伺った多くのデベロッパーは、生産性向上のためにデベロッパーが生成 AI を使用することに関するポリシーがまだ社内にないと述べていました。生成 AI ツールの使用は、デベロッパーが試行錯誤することで促進されることがよくあります。
「私の会社では、AI の意味を誤解しているため、適切なポリシーを作成していません。」
ただし、ポリシーを定めている企業でも、会社の知的財産（IP）が第三者に漏洩する懸念があるため、使用を推奨していない傾向があります。このようなポリシーは、これらのツールの背後にある企業と直接やり取りして、データの使用方法と潜在的なリスクを理解した後に変更されることがあります。
データ保護を保証する企業アカウントとパートナーシップにより、企業はデベロッパーによる使用を促進する可能性が高くなります。
ユーザー向けプロダクト機能の生成 AI
プロダクト側では、「AI / ML」という用語で会話を促すと、回答が生成 AI に集中することがよくありました。これは、Google にとって驚くことではありませんでした。デベロッパーは、生成 AI を使用してユーザー エクスペリエンスを向上させる方法に関心がありますが、どのようなエクスペリエンスが実現可能か、また、本番環境でそれらを実現するために利用できるツールが何であるかについては、よくわかっていません。
生成 AI 機能をプロダクトに組み込んでいる、または組み込もうとしているデベロッパーにとって、chatbot や単発のインターフェースを使用してユーザーの質問に回答する生成 AI の使用は、最も一般的なユースケースです。
出力の品質は、ユーザーから最も多く寄せられた懸念事項です。特に、デベロッパーは回答の正確性を確保し、LLM が意図した目標に関連しないコンテンツを生成しないようにすることを望んでいます。これは、LLM の出力がチャットボットのようにユーザーに直接表示される場合に特に当てはまります。
「AI を使ったデモはすごい。プロジェクトをデモするたびに、出力がまったく異なります。」
さまざまなプロンプトに対する生成 AI の出力を検証するためのテストスイートの作成に多大な労力を費やしているが、回答をテストまたはモニタリングする明確で確立された方法がない。評価作業のほとんどは手動で行われます。多くのデベロッパーは、非決定論的出力の処理に慣れていません。コミュニティとして、それらと連携して動作するシステムをまだ構築していません。
生成 AI モデルの実行費用も重要な懸念事項であり、デベロッパーはユーザーにとってのメリットと費用を慎重に評価しています。
標準モデルとカスタマイズされたモデル
私たちが話を聞いた開発者のほとんどは、既製のモデルと API に依存する傾向がありました。これにより、市場投入までの時間と、限られたエンジニアリングの時間と知識の使用が最適化されます。
「ウェブ開発の分野で仕事を続けたいと思っています。ML エンジニアになりたいわけではありません。」
デベロッパーは、Retrieve Augment-Generate（RAG）やファインチューニングなどの高度な手法の潜在的な価値を認識していますが、あなたはデベロッパーの作業のウェブ開発の側面に焦点を当てたいと考えています。最終的には、デフォルトのツールを使用するか、他のチームにユースケース用に最適化されたモデルの作成を依頼することをおすすめします。
プライバシーとセキュリティに関する懸念
プライバシーとセキュリティは、特に医療業界など、厳しいデータ要件がある業種で最も懸念されている事項でした。オンデバイス AI は、これらのユースケースに対応する鍵となる可能性がありますが、この分野はまだほとんど開拓されていません。
クラウド API を使用してユーザーデータをより多くのサードパーティに公開することに懸念があり、多くのデベロッパーは、プライバシーとセキュリティの潜在的な落とし穴を軽減するために、オンデバイスの ML または生成 AI の価値を認識しています。
ウェブ デベロッパー向けの AI
AI はあらゆる場所に存在し、驚くべきスピードで進化しています。最新情報を把握し、既存のツールやモデルを組み込み、ML エンジニアと協力してニーズに最適な新しいモデルを作成するにはどうすればよいですか？
皆様からいただいたフィードバックに基づき、ウェブ デベロッパー向けの AI に関するガイダンスを作成しています。このコースでは、AI のコンセプトを大まかに理解し、生産性向上のために生成 AI を活用する機会を見つけ、既存のツール、モデル、API を使用して AI で快適なユーザー エクスペリエンスを構築する方法を学びます。AI コレクションでコンテンツを随時公開していきますので、引き続きご確認ください。
ほとんどのウェブ デベロッパーは、ウェブ開発という得意分野に集中することを好みますが、より深く掘り下げたい方は、ウェブ デベロッパーが必要とするツール、モデル、API の構築をおすすめします。お客様のご意見をお聞かせいただき、お客様の成功をサポートする方法を検討したいと考えております。
AI は急速に進化している分野です。今後も、状況の変化に応じてコミュニティとの交流を続け、会話やアンケートを実施していきます。ご不明な点がございましたら、Google チームとのオフィス アワーをご予約ください。