AIによるシステム開発支援のレベル分類

AIコーディングツールについて調べていた所、自動車の自動運転に似ていると思ったのでGeminiさんに聞いてみました。

以下が結果。

レベル0：手動支援（No Automation）

このレベルでは、AIによる支援はほとんどなく、人間が全てのコーディング作業を行います。ツールは主に基本的なテキスト編集機能を提供します。

特徴

• AIの介入なし
• 開発者がすべてのコードを自分で書く

Webシステム開発におけるツール

• 基本的なテキストエディタ
  • Notepad、Sublime Text（AI機能なし）
  • HTML、CSS、JavaScript、サーバーサイド言語（Python, Node.js, PHPなど）のコードを記述する際
• 手動でのGit操作
  • AIの支援なしで、バージョン管理コマンドを直接実行

レベル1：部分的なアシスト（Driver Assistance / Feature-Specific Automation）

AIがコードの文脈を理解し、推論や学習に基づいた「知的」な支援を提供し始めます。コードの品質向上や開発効率化を目的とした提案が中心です。AIは開発者の「副操縦士」として機能し始めます。

特徴

• AIによる限定的な知的支援
• コードのコンテキストを理解し、次の行動を推測・提案

Webシステム開発におけるツール

• IDE内蔵の高度なコード補完・静的解析
  • Visual Studio Code (IntelliSense)
    • React、Vue、AngularなどのWebフレームワークにおけるコンポーネントプロパティ、イベントハンドラー、API呼び出しの補完
  • JetBrains WebStorm/IntelliJ IDEA Ultimate
    • 高度なコードインスペクション（例: Reactフックの依存関係不足検出）
    • 自動的なリファクタリング支援（例: コンポーネント抽出、変数名変更）
• コード品質・フォーマットツール
  • ESLint, Stylelint, Prettier
    • JavaScript/TypeScript、CSS/SCSSのコードスタイル統一と自動修正
    • 潜在的なバグ警告

レベル2：条件付きの自動化（Partial Automation）

AIが自然言語の指示などに基づいて、まとまったコードブロックや機能を自動生成・最適化します。AIの提案はより具体的で大規模になりますが、最終的な判断や承認は人間が行います。

特徴

• AIによる具体的なコード生成と最適化
• 人間の承認が必須

Webシステム開発におけるツール

• AIコード生成・補完ツール
  • OpenAI Codex
    • 自然言語からのコードスニペットや関数生成
    • GitHub Copilotの初期の基盤モデル
      • 現在はレベル3の機能も提供している
  • GitHub Copilot
    • コメントや既存コードから、Reactコンポーネントのロジック、Vueのテンプレート、HTML構造、REST APIエンドポイント、データベースCRUD操作などを提案
  • Amazon CodeWhisperer
    • 同様の機能に加え、AWS関連のWebサービス（Lambda関数、API Gateway設定など）のコード生成に強み
  • Tabnine
    • 高度なコード補完とWeb関連のコード生成
• 汎用LLMのチャットインターフェース
  • Google Gemini / OpenAI GPT-4
    • 自然言語でのWebシステム要件から、フロントエンドやバックエンドのコードスニペット、データベーススキーマ定義、簡単なデプロイスクリプトの提案
• AI統合型IDE
  • Cursor
    • AIチャットとWebコード編集が統合され、より高度なWebコード生成やリファクタリングを支援
  • VS Code + Cline
    • 様々なAIモデルを選んで利用でき、コード生成、リファクタリング支援、テストコード生成などを行う
  • IntelliJ IDEA + Junie
    • 開発者のWebコーディング作業に深く寄り添い、Webフレームワーク特化のコード生成、文脈認識型支援を行う

レベル3：特定のドメインにおける高度な自動化（Conditional Automation / High Automation in Specific Domains）

AIが特定のドメインやタスクにおいて、自律的にコードを生成、デバッグ、修正します。AIは一連の作業を計画・実行し、人間は主に監視役となります。

特徴

• AIによる特定の領域での自律的な開発作業
• 人間は監視と最終承認

Webシステム開発におけるツール

• AI強化型ノーコード/ローコードプラットフォーム
  • Microsoft Power Apps / Power Pages (Copilot機能)
    • 自然言語でWebアプリケーションの目的を記述すると、AIがWebページのレイアウト、入力フォーム、データベース構造、ビジネスロジックを自動生成
  • OutSystems AI Forge
    • エンタープライズWebアプリ開発において、特定のビジネス要件やデータモデルから、Web UI、API、データベース連携コードを自律的に生成
  • Google AppSheet AI
    • スプレッドシートやデータベースのデータから、AIがWebベースの業務用アプリケーションを自動生成
  • Bubble (AI機能)
    • ノーコードWebアプリ構築で、AIが複雑なワークフロー、データベース連携、UI要素の生成を支援
• AIを活用したWebテスト自動生成・修正ツール
  • Applitools Autonomous
    • Web UIテストスクリプトをAIが自動生成し、UIの変更に追従してテストケースを自律的に修正
  • Cypress (AI統合機能)
    • WebアプリケーションのE2Eテストにおいて、AIがテストケースの生成や、UI変更に対するテストスクリプトの適応を支援
• 要件定義からのWebシステム生成に特化したAI
  • JITERA
    • Webアプリケーション開発に特化しており、要件定義からコード生成、テストまでAIが支援
  • Anthropic Claude Code
    • プロジェクト全体のコンテキストを理解し、コードの編集、リファクタリング、バグ修正、テストコードの自動生成・実行、Git操作などを自律的にこなす

レベル4：完全な自律コーディング（Full Automation in Defined Operational Design Domain）

定義された運用設計領域（ODD）内であれば、AIが人間による介入なしに、設計、実装、テスト、デプロイメントまでの一連のコーディングプロセスを完遂します。人間は最終的な承認やシステムの運用・監視を行うのみです。

特徴

• AIによる特定領域での開発プロセスの完全な自律化
• 人間は最終承認と監視のみ

Webシステム開発におけるツール

• Google Jules
  • GitHubリポジトリ内のWebシステムに対し、バグ修正、新機能実装、依存関係の更新といったタスクを自律的に計画・実行
• Devin (Cognition AI)
  • 自然言語の指示からWebアプリケーションのプロトタイプ作成、特定の機能の実装、デバッグ、テスト、デプロイまでを一貫して自律的にこなす
• Autonomous AI Agents
  • GPT-Engineer, MetaGPT, ChatDevなど
  • Webシステム開発のシナリオを与えると、AIが開発チームの役割分担、設計からコード実装、テストまでを自律的に行う

レベル5：汎用的な完全自律コーディング（Full Automation - All Driving Conditions / General AI Coder）

あらゆる種類のソフトウェア開発、特にあらゆる複雑なWebシステム開発において、人間と同等かそれ以上の能力で、完全な自律性を持ってコーディングを行います。人間は目標設定や高レベルな戦略に関与するのみです。

特徴

• あらゆるWebシステムの開発を人間なしで完遂できる

Webシステム開発におけるツール

• 現在のところ、該当する実用的なツールは存在しません
• これはSFの世界や、汎用人工知能（AGI）の実現が待たれる、研究段階の最終目標です

まとめ

現在はレベル2が浸透している段階だと思いますが、1年後どうなっているか楽しみです。