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生成AIが変える開発スタイル

目次

　近年、生成AIの急速な進化により、ソフトウエア開発の現場では新たなスタイルが模索されています。

　その代表例が「CustomGPTs」と「バイブコーディング」です。

　前者は特定の領域や業務に最適化された「GPT」（米OpenAIが開発した大規模言語モデル＝LLM）を作成し、それを一種の専任アシスタントとして活用する手法になります。

　一方で後者は、開発者とAIがリアルタイムで対話しながらコードを書く、いわばペアプログラミングの延長線にある手法です。

　本稿では両者の特徴や事例を整理しながら、今後の開発のあり方について考えていきます。

CustomGPTsの台頭と特徴

　米OpenAIをはじめとする企業が提供する「CustomGPTs」は、汎用的なGPTをユーザーの用途に合わせてカスタマイズできる仕組みです。

　例えば社内マニュアルを学習させたGPTをヘルプデスク代わりに活用したり、特定の開発言語やフレームワークに特化したGPTを開発者支援に利用したりするケースが増えています。

　これにより「用途特化型のAIエージェント」を作り、再現性や一貫性を担保した支援を受けることが可能になるのです。

　CustomGPTsの強みは、知識やスタイルを固定化できる点にあります。

　特定のドメイン知識を与えることで、毎回ゼロからAIを教育する必要がなくなり、プロジェクト全体の効率化につながるのです。

　特に大規模な企業では、開発チームごとにCustomGPTsを導入する事例も出てきています。