Claude Sonnetが凄まじい
会社としてAnthropic社のClaude Codeを使っていくことになったのだが、Claude Sonnetの認知能力やコード記述能力が精度の高いもので、2月ごろにGitHub CopilotでGPT-5を使っていたのが馬鹿馬鹿しくなってくるくらいだ。
ちゃんと思考の過程も示してくれるし、途中で自分自身の推論に誤りがあれば自動的に訂正して正しい解決策を提示してくる。利用量はトークンベースで計算されるので、すこし大きなタスクを与えると簡単に5時間ウインドウに引っかかってしまうのが玉に瑕だが、それでも下手なジュニアエンジニアが対応するよりも品質の良いコードを出してくるし、命名規則や細かい部分の文法で手直しはあるものの、おおむね期待通りで「もうこれでいいじゃんYesYes続行続行」という具合になってきた。
大きいタスクはGitHub Copilotのほうがいい
GitHub Copilotはリクエストベースで利用量が算出される。なのでClaude Codeでガンガントークンを消費するようなどデカいプロジェクトを読み込ませても1プレミアムリクエストで済んでしまうこともあり、大規模開発や目的を明確に言語化できるのであれば、こちらのほうが適しているようにも感じられる。
無制限のコード補完が付属するのもGitHub Copilotの利点だ。コードを書かないというならClaude Codeでもいいのだが、まだまだ現役でコードを書く必要があってVisual StudioのIntellisenseのようなコード補完機能が欲しいのであればこちらに軍配が上がる。実際に私もGitHub Copilotを個人で契約しているが、性能が欲しければ倍率x1のClaude Sonnetモデルを選べばいいし、十分な性能を持ち合わせている。
AI開発イケイケドンドンに暗雲が
最初は上司も生成AIコーディングにフルコミットすると言っていた。しかし、これも人の常ではあるが、自分にコトが及び始めると簡単に手のひら返しをする。もっと偉い人たちがClaude Codeを使って自分たちの業務効率を改善することになったのだ。重要情報が絡むので我々下っ端は知る必要がないし、知ってはならないデータを扱うらしい。
愉快なことにその上役たちはコンピュータサイエンスの知識があるわけでもなく、当然アプリケーション開発をしたこともないのである。開発言語不明、アーキテクチャ不明、デプロイ環境不明といった謎アプリが生まれる未来が約束された。もちろんセキュリティや整合性の担保といった観点も欠如しているに違いない。上司はそれらの保守運用を要求されたようで、ようやくAIへのフルコミットもそれなりの知見があるからできることだと認識したようだ。
生成AIはこれまでできていなかったことも実現してくれるようになった。これまではコードが仕様書だったが、そこから意味を推論して爆速で仕様に起こしてくれるようになり、資料の要約も作成も高速化した。しかし、これらは生成AIがあるからできることであって、ベンダーがコケたりサービスが停止したりといったトラブルに見舞われたときに、自分たちが生成AIがなければなにもできない無能になってしまうのではないかというおそれから、事業継続計画(BCP)やベンダーロックインといった観点で考えるべきことが増えた。
おやくそく
自分の手に負えないことは、これをしてはならない。