開発生産性の向上
- コードの自動補完: GitHub CopilotはAIを活用してコードの自動補完を行います。これにより、開発者は手間をかけずに迅速にコードを記述でき、プロジェクトの進行速度が向上します。
- エラーの減少: 高度なコード提案により、初歩的なエラーやバグの発生率が低下します。これは間接的にデバッグ時間の削減につながり、全体の生産性を高めます。
- コード品質の向上: Copilotによるベストプラクティスの提案は、コードの品質を向上させます。これは長期的なメンテナンスコストの削減にも寄与し、生産性のさらなる向上を実現します。
- 学習と成長の促進: Copilotを利用することで、開発者は新しい技術や言語を学びやすくなります。チーム全体のスキルアップは、将来的なプロジェクトの生産性向上に貢献します。
- コスト削減: 生産性の向上は、開発時間の短縮と人件費の削減に直結します。また、高品質なコードによる将来的な再開発コストの削減も期待できます。
- 競争力の強化: 最先端技術の導入は企業の技術競争力を高めると同時に、イノベーションへの取り組みを示します。
このように、GitHub Copilotの導入は、開発生産性の向上を主軸にしつつ、コード品質、学習機会の拡大、コスト削減、競争力強化という複数の利点を提供します。
GitHubによる調査結果
実験では、両グループのタスク成功率の平均、および両グループが完了するまでに要した時間の平均を測定しました。GitHub Copilotを使用したグループのほうが、タスクの完了率が高かった(GitHub Copilotを使用しないグループの70%に対して、78%)。 顕著な違いは、GitHub Copilotを使用した開発者は、GitHub Copilotを使用しなかった開発者よりも55%速くタスクを完了したことです。具体的には、GitHub Copilotを使用した開発者はタスク完了に平均1時間11分を必要としました。一方のGitHub Copilotを使用しなかった開発者は平均2時間41分を要しました。これらの結果は統計的に有意(P=.0017)であり、速度増加率の95%信頼区間は[21%, 89%]です。
Accept Rate(Copilotの推薦の採用率)
On average, within the first year in the market, users accept nearly 30% of code suggestions from GitHub Copilot 平均して、GitHub Copilotから提案されたコードの30%近くを、受け入れることができます。
