コード生成AIとは？AI Marketへの相談事例の傾向、特徴やプログラミングでできること、企業ユースにおすすめサービス14選を徹底解説！

プログラミングの世界は日々進化しており、特に注目を集めているのが、生成AIを用いてプログラミングを行うコード生成AIです。。

コード生成AIが対応できる業務は、コードを書く作業だけにとどまらず、要件定義の言語化・バグ検出・リファクタリング・テストコード生成・ドキュメント作成・レガシーシステムのモダナイゼーションまで開発プロセスの上流から下流に広がっています。

本記事では、コード生成AIの定義と仕組み、弊社AI Marketに実際に寄せられた導入相談の傾向、AIによるコード生成でできること12領域・生成AIをプログラミングに活用するメリット8点・企業ユースにおすすめのツール12選を具体的に解説します。

あわせて、実務で精度を高めるプロンプトのコツと、ハルシネーション・ライセンス・セキュリティに関する注意点も整理します。

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コード生成AIとは？

コード生成AIとは、人工知能や機械学習の技術を用いて、開発者が自然言語を入力するだけでプログラムコードを自動的に生成するAIです。特定のタスクに対して適切なコードを提案し、開発者の作業をサポートします。

コード生成AIは以下のような特徴をもちます。

• 自然言語からコードを生成
• 対話形式でのやりとり
• 複数のプログラミング言語に対応
• 継続的な学習
• コードの一貫性

開発者は自然言語でAIに指示を出すことができ、自然言語を解析し、コードを生成します。プログラミング言語を使わずに自然言語でタスクの説明を行うだけで、AIがその内容に適したコードを提供します。

これにより、コーディングの手間を省けます。膨大なコーディング工数を大幅に減らし、システム開発にかかる人材需要構造を大きく変えています。

対話型でざっくりと指示を与えて、試行錯誤しながらプログラムを完成させていくバイブコーディングも人気です。技術進歩により、単なるコード補完から、すべての開発プロセスをAIが支援するAI駆動開発へと展開しています。

関連記事：「AI駆動開発の費用を徹底解説！内訳・隠れコスト・従来ROIとの違いは？」

関連記事：「AI駆動開発の導入プロセスガイド！手順・成功へのコツ・従来開発との違い・よくある課題を徹底解説」

LLMを使用する

コード生成AIは、膨大な量のオープンソースコードデータでトレーニングされたLLM（大規模言語モデル）、またはコーディングに特化したSLM（小規模言語モデル）を利用しています。これにより、あらゆる開発タスクへの対応が可能になります。

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実際にAI Marketにいただいた生成AIを活用したコーディング・プログラミング領域の相談傾向

AI Marketには、生成AIを活用したコーディング・プログラミング領域について、社内業務の効率化から新規サービス開発まで、幅広い相談が寄せられています。

ヒアリング記録をもとに、企業特定につながる情報を伏せたうえで、共通する相談傾向と検討論点を整理しました。

公開情報として見かける一般論だけではなく、実際の相談現場で確認された課題、要件、導入時の懸念点をもとに整理しているため、企業がどのような目的で生成AIの開発活用を検討しているのか、その判断材料を把握しやすい内容になっています。

※実際のお客様からの相談内容をもとにしていますが、企業名、担当者名、製品名、個別事情のうち企業特定につながる情報は削除または一般化しています。

生成AIを活用したコーディング・プログラミング領域では、どのような相談が多いのか

生成AIを活用したコーディング・プログラミング領域の相談では、派手な新規機能よりも、既存業務や既存サービスに無理なく組み込めるかが重要視される傾向があります。「AIにコードを書かせたい」という単純な相談よりも、既存の業務やサービス開発の流れの中で、生成AIをどこに組み込むと効果が出るかを見極めたいという相談が多く見られます。

たとえば、以下のようなテーマです。

• 自社プロダクトに自然言語での問い合わせ受付機能を組み込み、入力文の意図を分類し、必要情報を抽出して後続処理につなげる機能
• 業務システムやSaaSに生成AIを接続し、社内FAQやマニュアル、製品情報をもとに回答文や提案文を生成する機能
• 既存画面の中にAI機能を追加し、候補提示や入力補助を行う機能
• 自前サーバーやAWSなどの自社管理環境に配備し、従量課金を抑えながら継続利用できる構成を前提とした実装
• 社内に蓄積された文書やナレッジを検索・参照しながら、問い合わせ対応、文書作成、判断補助を行う社内向け支援機能
• RPAや既存の業務自動化基盤の次の段階として、自然言語の指示を受けて処理内容を切り分け、業務フローに沿って補助する機能

単独のコード生成機能を導入するというより、既存システムとの接続、画面側の実装、API連携、データベース構築まで含めて検討されるケースが中心です。

また、RPAや既存の自動化ツールをすでに導入している企業が、その先の選択肢として生成AIを検討する流れもあります。この場合は、自然言語で指示を受け取り、定型作業や文書作成、データ入力補助、問い合わせ対応などをどこまで自動化できるかが主な論点になります。

特に重視されやすい検討条件

この領域では、機密情報の取り扱い、自社独自仕様への対応、既存システムとの接続方法が重視されやすい傾向があります。社内文書、顧客情報、業務ロジック、製品仕様などを扱うことが多いため、以下のような要望が多く見られます。

• 外部サービスへのデータ送信を避けたい
• クラウドAPIの従量課金を抑えたい
• 自社サーバーやAWSなどの自社管理環境に配備したい

また、単にモデルを選ぶだけでなく、PoCでどこまで確認するか、本番運用でどの機能から始めるか、将来の拡張をどう見込むかまで含めて比較したいという相談が多くなっています。

AI Marketでは、上記のように、さまざまな企業から寄せられる生成AI活用相談をもとに、目的整理、要件整理、比較検討の支援を行っています。

生成AIツールを使えば、コード生成や開発補助をすぐ始められる場面もあります。一方で、実際の業務導入では、機密情報の扱い、既存システムとの接続、内製と外部開発の切り分け、運用体制の整備など、人が整理しなければ判断しにくい論点も多くあります。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、課題整理から企業選定までを支援し、実現しやすい生成AI導入をサポートしています。

生成AIを活用した開発や業務実装をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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AIによるコード生成でできること

AIによるコード生成ツールが対応できる業務は、コードを書く作業そのものだけにとどまりません。要件定義からドキュメント生成、レガシーシステムの近代化まで、開発プロセスの幅広い工程をカバーしています。以下に、代表的な活用領域を整理します。

開発要件の言語化と仕様定義の精度向上

システム開発の成功は、プログラミングの前段階である「要件定義」の質に大きく左右されます。ユーザーからの「もっと使いやすく」といった曖昧な要望は、開発の手戻りを生む主な原因です。

生成AIは、対話を通じて要求を深掘りするインタビュアーとして機能します。「検索を速くしたい」という要求に対して「具体的に何秒以内か」といった問いを投げかけさせることで、感覚的な要望を具体的な機能仕様へと変換できます。

上流工程の品質を高めることが、後続のプログラミング工程での認識齟齬による手戻りを削減し、開発プロセス全体の生産性向上に直結します。

自然言語の指示によるコード生成と自動補完

生成AIは、自然言語での指示に基づいてコードを生成する能力を持っています。「Pythonでリスト内の最大値を見つける関数を書いて」といったリクエストに対して適切なコードスニペットを提供できます。

また、開発者がコードを書き始めると、AIが文脈や意図を理解し、次に来るべき単語や行だけでなく、関数やクラスといったロジックの塊全体をリアルタイムで提案する自動補完も機能します。「ユーザーIDを元に購入履歴を取得する関数」といった自然言語のコメントを記述するだけで、AIがその要件を満たす具体的なコードをまるごと実装してくれます。

さらに、プロジェクト固有のコーディングスタイルやよく使われるライブラリの作法を学習し、チームの規約に沿った提案精度を高めていきます。

これにより、初心者はもちろん、ベテラン開発者も煩雑な定型作業から解放され、ビジネスロジックの設計や創造的な課題解決に集中できます。

バグの自動検出とデバッグ支援

生成AIは、コード内のバグを自動的に検出し、修正案を提案することができます。単純な構文エラーの発見にとどまらず、人間の目では見逃しがちな複雑な論理エラーや潜在的な脆弱性を検出し、具体的な修正案を提示します。

• 論理的矛盾の指摘（特定のケースが考慮されていない条件分岐など）
• セキュリティ脆弱性の検知（SQLインジェクション、XSSなどの危険なコードパターン）
• 「なぜこのコードが危険なのか」という解説と修正後の安全なコードスニペットの提示

不明なエラーメッセージが出力された際も、そのエラーの意味と修正方法を生成AIに尋ねることで明確な説明と解決策を得られます。これにより、デバッグプロセスが短縮され、手戻りの少ない高品質なソフトウェアを迅速にリリースすることが可能になります。

ただし、コード生成AIを使うことによって生じるリスクも考慮検討する必要があります。

既存コードのリファクタリングとレビュー・最適化

リファクタリングはコードの品質維持に不可欠ですが、多大な工数がかかり属人化しやすい課題がありました。生成AIの活用は、このプロセスを大きく効率化します。

既存のコードを提示し「このネストを浅くして」「変数名を分かりやすくして」のように指示するだけで、可読性や保守性を高める具体的な改善案を瞬時に得られます。また、既存コードのレビューと分析においても、パフォーマンス・可読性・保守性の観点から改善点を提案します。

• パフォーマンス改善：ループ処理の効率化など、具体的なボトルネックの特定と改善策の提示
• 可読性の向上：複雑すぎる関数の分割案や変数名の改善案の提示
• 技術的負債の抑制：冗長なコードや非推奨の書き方の検出と修正促進

ただし、AIは極めて優秀な「一次レビュアー」ですが、ハルシネーション（もっともらしい誤り）を含む提案を行うリスクがあります。AIの提案を鵜呑みにせず、人間が最終的な承認を行うワークフローを明文化することが不可欠です。

プロジェクト管理にはAIの提案内容を人間が精査・検証するための「レビュー工数」を戦略的に組み込んでおく必要があります。

テストコードの自動生成とリグレッションテストの効率化

生成AIを活用して、テストケースの作成やテストスクリプトの作成を効率化できます。「ユーザー登録機能のテストコードを生成して」といった自然言語の指示を理解し、JUnitやPyTestなどのフレームワークに準拠したテストコードを瞬時に書き起こします。

• 繰り返し行うテストシナリオの自動生成
• 境界値・異常系など、人間が見落としやすいエッジケースのテストパターンの網羅的な提案
• UIや仕様変更に伴う既存テストコードの修正案の提示によるメンテナンス負荷の軽減

AIの活用は、テスト業務の属人化を防ぎ、デグレードを防止し、開発サイクルの高速化と製品の信頼性向上を同時に実現する手段です。

セキュリティ脆弱性の検出と影響範囲の分析

生成AIは、膨大なソースコードの学習データに基づき、コードに潜むセキュリティ上の弱点を自動で検出する脆弱性診断を実施します。既知の脆弱性パターンと照合し、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）といった典型的なリスクを指摘することが可能です。

さらに、単に脆弱性を発見するだけでなく、その脆弱性が悪用された場合にどのような情報漏洩やシステム乗っ取りにつながるか、影響範囲を分析する能力も有します。開発の初期段階でセキュリティリスクを特定・修正する「シフトレフト」を実現し、専門家によるレビューの効率を向上させます。

コードに基づくドキュメントとチュートリアルの自動生成

生成AIはソースコードの内容を解析し、技術ドキュメント（仕様書・READMEファイルなど）やチュートリアルを自動で生成します。

• 関数の要約：複雑な処理を行う関数の内容を自然な説明文に変換
• API仕様書の作成：コード内のAPIエンドポイント定義から、パラメータ・リクエスト形式・レスポンス例を網羅した仕様書を自動生成
• チュートリアル生成：「ReactでToDoリストアプリを作るチュートリアルを作って」といった指示から、段階的に学べるガイドを生成

開発現場で後回しにされがちなドキュメント作成を自動化することで、コードとドキュメントの乖離を防ぎ、プロジェクトメンバー間の情報共有とシステムの保守性向上を実現します。

プログラミング言語間のコード変換

AIコード生成ツールは、あるプログラミング言語から別の言語へのコード変換をサポートします。これは単なる単語の置き換えではなく、両言語の特性を理解した「翻訳」です。

• レガシーシステムの移行：COBOLや古いJavaで書かれたコードをPythonやGoへ変換する際の初期コストとリスクを削減
• ライブラリの置き換え：Pythonのデータ分析コードをJavaのStream APIを使った同等の処理に変換するなど、言語ごとのエコシステムの違いを吸収した変換が可能
• マルチプラットフォーム対応：一つのロジックを元に、iOS（Swift）とAndroid（Kotlin）双方のネイティブコードを生成

過去のソフトウェア資産を有効活用しつつ、新しい技術やプラットフォームへ迅速に対応できます。

レガシーシステムのモダナイゼーション支援

生成AIは、レガシーシステムのモダナイゼーションにおける最大の障壁のひとつである、既存コードの書き換え（リライト）を強力に支援します。

COBOLのような古い言語で書かれたソースコードの構文やロジックを深く理解し、その機能や意図を保ったまま、JavaやPythonといったモダンな言語のコードへ自動変換します。これにより、専門家が手作業で行っていた膨大な変換作業の工数と期間を削減できるだけでなく、変換ミスなどのヒューマンエラーも抑制します。

属人化・ブラックボックス化したシステムの機能解析やドキュメント生成にも貢献し、困難だった移行プロジェクトのリスクを低減します。

関連記事：「COBOL解析のChatGPT活用方法とは？メリット・注意点・他ツールとの比較も徹底解説！」

ブラックボックス化したレガシーコードのリバースエンジニアリング支援

コード生成AIは、仕様書が失われブラックボックス化したレガシーシステムのリバースエンジニアリングを強力に支援します。

既存の複雑なソースコードをAIが解析し、構造やアルゴリズムを解読したうえで、システムの処理フローを示す設計書（フローチャートやシーケンス図）を自動で生成したり、コードの各機能に自然言語のコメントを付与したりすることで、難解なプログラムの「見える化」を実現します。

これにより、専門家の多大な工数を要していた仕様把握のプロセスが効率化され、システムの保守・改修・マイグレーションに向けた作業を迅速に進めることができます。

自然言語処理を活用したアプリケーション開発

生成AIの自然言語処理能力を活用して、ユーザーからの自然言語の入力を理解し、適切なアクションを実行するアプリケーションの開発が可能です。チャットボットや音声認識システムなど、ユーザーフレンドリーなアプリケーション開発で特に活用されています。

• 自動応答サービスの強化
• カスタマーサポートの自動化
• コンサルティングサービスの拡充

ExcelのVBAマクロ自動生成と既存コードの修正支援

生成AIは、Excelでの作業を効率化するVBAで書かれたマクロのソースコードを自動生成できます。また、すでに作成したソースコードの修正にも対応しています。

プログラミングの専門知識がなくても、具体的な要件を入力するだけで、誰でも手軽にマクロを作成できる点が特徴です。

コード生成AIでできること

プログラミングコードを生成するAIでできることは多く存在します。以下には具体的にできることをご紹介します。

自動コード補完

開発者がコードを書き始めると、AIが文脈や意図を深く理解し、次に来るべき単語や行だけでなく、関数やクラスといったロジックの塊全体をリアルタイムで提案します。

AIがコンテキストを理解し、変数名やそれまでのコーディング内容から、「この開発者はデータベースへの接続処理を書こうとしているな」と判断し、接続から切断までの一連の定型コードを瞬時に生成します。

また、「ユーザーIDを元に、購入履歴を取得する関数」といった自然言語のコメントを記述するだけで、AIがその要件を満たす具体的なコードをまるごと実装してくれます。

さらに、プロジェクト固有のコーディングスタイルやよく使われるライブラリの作法を学習し、チームの規約に沿った、より精度の高い候補を提案するようになります。

これにより、開発者は煩雑な定型作業から解放され、本来注力すべきビジネスロジックの設計や、より創造的な課題解決に集中できます。

バグ修正とデバッグ

AIは、コード内のバグを自動的に検出し、修正案を提案することができます。単純な構文エラーを発見するだけでなく、人間の目では見逃しがちな複雑な論理エラーや潜在的な脆弱性を自動で検出し、具体的な修正案を提示します。

• 論理的矛盾の指摘
• セキュリティ脆弱性の検知
• 修正案の提示

AIは「この条件分岐では、特定のケースが考慮されていないため、null参照でクラッシュする可能性がある」といった、実行時まで表面化しにくいバグの根本原因を指摘します。また、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）といった、典型的なセキュリティホールにつながる危険なコードパターンを検知し、安全な記述方法を提案します。

ただし、コード生成AIを使うことによって生じるリスクも考慮検討する必要があります。

さらに、問題点を指摘するだけでなく、「なぜこのコードが危険なのか」という解説と共に、修正後の安全で効率的なコードスニペットを提示してくれます。

これにより、デバッグプロセスが劇的に短縮され、手戻りの少ない高品質なソフトウェアを迅速にリリースすることが可能になります。

コードの変換

AIコード生成ツールは、あるプログラミング言語から別の言語へのコード変換もサポートします。これは、単なる単語の置き換えではなく、両言語の特性を理解した「翻訳」です。

• レガシーシステムの移行
• ライブラリの置き換え
• マルチプラットフォーム対応

例えば、COBOLや古いJavaで書かれた基幹システムを、PythonやGoといった現代的な言語へ移行させる際の初期コストとリスクを大幅に削減します。また、Pythonのデータ分析コードを、JavaのStream APIを使った同等の処理に変換するなど、言語ごとのエコシステムの違いを吸収した変換が可能です。

さらに、一つのロジックを元に、iOS（Swift）とAndroid（Kotlin）双方のネイティブコードを生成し、開発効率を飛躍的に高めます。

これにより、過去のソフトウェア資産を有効活用しつつ、新しい技術やプラットフォームへ迅速に対応できます。

コードレビューと最適化

AIは、既存のコードをレビューして分析し、パフォーマンスや可読性を向上させるための最適化を提案します。人間では時間のかかる網羅的なコードレビューを瞬時に実行し、パフォーマンス、可読性、保守性の観点から改善点を提案します。

• パフォーマンス改善
• 可読性の向上
• 技術的負債の抑制

「ここのループ処理は、より効率的なアルゴリズムに変更することで、計算時間を80%削減できる」といった、具体的なパフォーマンス上のボトルネックを特定し、改善策を提示可能です。また、 複雑すぎる関数をより小さな複数の関数に分割する「リファクタリング案」や、変数名の改善案を提示し、誰にとっても理解しやすいコードへと導きます。

さらに、冗長なコードや非推奨となった古い書き方を検出し、修正を促すことで、将来のメンテナンスコストの増大（技術的負債）を防ぎます。

これにより、チーム全体のコーディング品質を標準化し、長期的に保守しやすい持続可能なシステムを構築できます。

ただし、AIは極めて優秀な「一次レビュアー」ですが、時としてハルシネーション（もっともらしい嘘）を含む提案を行うリスクがあります。

AIの提案を鵜呑みにせず、必ず「人間が最終的な承認を行う」ワークフローを明文化することが不可欠です。実装のスピードが上がる分、プロジェクト管理にはAIの提案内容を人間が精査・検証するための「レビュー工数」を戦略的に組み込んでおく必要があります。

ドキュメント生成

コードに基づいて自動的にドキュメントを生成し、保守性を高めます。ソースコードの内容をAIが解析し、その機能や使い方を説明する技術ドキュメント（仕様書やREADMEファイルなど）を自動で生成します。

• 関数の要約
• API仕様書の作成

複雑な処理を行う関数の内容をAIが理解し、「この関数は、ユーザー情報と商品IDを引数に取り、在庫を確認した上で決済処理を実行します」といった、人間が読むための自然な説明文を生成します。

そして、コード内のAPIエンドポイント定義から、パラメータ、リクエスト形式、レスポンス例などを網羅したAPI仕様書を自動で作成します。

開発現場で後回しにされがちなドキュメント作成を自動化することで、コードとドキュメントの乖離を防ぎ、プロジェクトメンバー間の円滑な情報共有とシステムの保守性向上を実現します。

モダナイゼーションのためのリライト支援

プログラミングコード生成AIは、レガシーシステムのモダナイゼーション、マイグレーションにおける最大の障壁の一つである、既存コードの書き換え（リライト）を強力に支援します。

AIがCOBOLのような古い言語で書かれたソースコードの構文やロジックを深く理解し、その機能や意図を保ったまま、JavaやPythonといったモダンな言語のコードへと自動的に変換します。

これにより、これまで専門家が手作業で行っていた膨大な変換作業の工数と期間を劇的に削減できるだけでなく、変換ミスなどのヒューマンエラーも抑制します。さらに、仕様書が失われブラックボックス化したシステムの機能解析やドキュメント生成にも貢献します。

そのため、困難だった移行プロジェクトのリスクを大幅に低減し、現実的な計画の策定を可能にします。

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リバースエンジニアリングの支援

コード生成AIは、仕様書が失われブラックボックス化したレガシーシステムのリバースエンジニアリングを強力に支援します。

既存の複雑なソースコードをAIが解析し、その構造やアルゴリズムを瞬時に解読できます。システムの処理フローを示す設計書（フローチャートやシーケンス図）を自動で生成したり、コードの各機能に自然言語でコメントを付与したりすることで難解なプログラムの「見える化」を実現します。

これにより、これまで専門家の多大な工数を要した仕様把握のプロセスが劇的に効率化可能です。システムの保守や改修、マイグレーション（移行）に向けた第一歩を迅速かつ正確に踏み出せます。

脆弱性診断や影響度調査

プログラミングコード生成AIは、膨大なソースコードの学習データに基づき、コードに潜むセキュリティ上の弱点（脆弱性）を自動で検出する脆弱性診断を実施します。既知の脆弱性パターンと照合し、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）といった典型的なリスクを指摘することが可能です。

さらに、単に脆弱性を発見するだけでなく、その脆弱性が悪用された場合にどのような情報漏洩やシステム乗っ取りに繋がるか、影響範囲を分析する能力も有します。これにより、開発者はリスクの深刻度を迅速に把握できます。

この機能を活用することで、開発の初期段階でセキュリティリスクを特定・修正する「シフトレフト」を実現し、専門家によるレビューの効率を大幅に向上させ、より安全なシステム開発に貢献します。

リグレッションテストの支援

プログラミングコード生成AIは、ソフトウェアの品質保証に不可欠なリグレッションテストの効率を向上させます。従来、テストコードの作成や仕様変更に伴うメンテナンスは、開発のボトルネックになりがちでした。

生成AIは、「ユーザー登録機能のテストコードを生成して」といった自然言語の指示を理解し、JUnitやPyTestなどのフレームワークに準拠したテストコードを瞬時に書き起こします。これにより、テスト作成の初期工数を大幅に削減します。

さらに、開発者が見落としやすい境界値や異常系といったエッジケースのテストパターンをAIが網羅的に提案し、テスト品質の向上に貢献します。UIや仕様の変更で既存のテストコードを修正する必要がある場合もAIが変更点を解析し、適切な修正案を提示するため、メンテナンス負荷も大幅に軽減されます。

AIの活用は、テスト業務の属人化を防ぎ、デグレードを防止し、開発サイクルの高速化と製品の信頼性向上を同時に実現する強力な手段です。

生成AIをプログラミングに活用するメリット

コーディング初心者はもちろん、ベテランプログラマーにとっても、生成AIをプログラミングに取り入れることで得られるメリットは少なくありません。

ここでは、生成AIをプログラミングで使う主なメリットを説明します。

上流工程の技術選定や設計に対する壁打ち相手として活用できる

近年の生成AIは、単にコードを書くだけでなく、「なぜその技術を選ぶのか」という上流工程の問いにも一定の水準で答えられるようになっています。

例えば、「マイクロサービスでECサイトを構築したい。認証・決済・商品管理の最適な技術スタックとデータベース設計は？」といった問いに対して、複数の選択肢のメリット・デメリットを比較したうえで、要件に合ったライブラリやフレームワークの候補を提示してくれます。

設計の初期段階で選択肢を整理したいとき、社内に相談相手が少ないスタートアップや小規模チームで特に有効です。

コード生成の精度向上により、レビューと手戻りの負担が軽減されている

生成AIのコード生成精度は年々向上しており、かつて問題視されていた「もっともらしい誤りを含むコード」や「巧妙なバグの混入」といったリスクは、推論能力の高いモデルでは大幅に低下しています。

セキュリティ上の脆弱性を含むコードが出力されにくくなったことでコードレビューの負担も軽減されており、生成結果をそのまま活用しやすい状況が整いつつあります。ただし、最終的な確認と判断は人が行う運用フローを維持することが前提です。

大規模なリファクタリングや既存コードのレビューに活用できる

コンテキストウィンドウの拡大により、最新の生成AIはコードベース全体を把握したうえでの作業が可能になっています。

「このレガシーコードを最新のフレームワークを使って可読性とパフォーマンスを向上させて」といった指示に対して、人間には手間のかかる大規模な書き換えの提案ができます。また、プルリクエストの内容を生成AIにレビューさせ、人間が見落としがちな設計上の問題や潜在的なバグを指摘させる活用も広がっています。

自然言語の指示から動くプロトタイプを短時間で生成できる

「こういう機能を持つアプリを作りたい」といった曖昧な自然言語の指示から、実際に操作できるインタラクティブなアプリケーションを短時間で生成できるようになっています。

思いついたアイデアをすぐに形にして動作確認できるため、開発の検証サイクルが短縮されます。仮説を早い段階でプロトタイプとして確認したい場面で特に役立ちます。

AIエージェント機能により一連の開発タスクを委任できる

生成AIのエージェント機能の進化により、単発の指示だけでなく、複数ステップにまたがるタスクを自律的に実行させることができるようになっています。

「この仕様書に基づいてアプリを開発し、テストを実行して、結果をレポートして」といった一連のプロセスを委任することが現実的な選択肢になりつつあります。人間が監視する範囲を絞りながら、繰り返し発生する開発タスクを自動化するユースケースで活用が進んでいます。

コード生成・デバッグ・ドキュメント作成など多くの工程で時間を削減できる

生成AIを使うことで、コードの生成・デバッグ・ドキュメント作成など、開発プロセスの多くの段階で作業時間を削減できます。一般的なプログラミングタスクやエラーの解決策を素早く得られることで、開発者はより複雑で創造的な問題解決に集中しやすくなります。

リソースが限られているスタートアップや小規模チームでは、こうした時間的な余裕が開発の質に直結します。

幅広いプログラミング言語・フレームワークに関するアドバイスをすぐに得られる

生成AIはPython・JavaScript・Go・Rustなど幅広いプログラミング言語やフレームワークについての知識を持っています。新しい言語や技術を学ぶ場面や、特定の問題に対する専門的な観点が必要な場面で、迅速に参照できるアシスタントとして機能します。

社内でカバーできる技術領域が限られているチームにとって、技術選定や実装方針の確認に活用しやすいです。

新しいアプローチを試しやすくなり、開発の選択肢が広がる

生成AIを活用することで、自分が習熟していない技術領域であっても、実装例や設計パターンの候補を素早く得ることができます。自然言語でアイデアを投げかけながらコードとして出力・確認するサイクルを繰り返すことで、従来であれば試す機会が少なかったアプローチを検証しやすくなります。

企業ユースにおすすめのプログラミングコード生成AIツール

プログラミングコードを生成するAIツールの中でも特に優れたサービスをご紹介します。

関連記事：「AI駆動開発ツール10選徹底比較！タイプ・社内リソース・ビジネス課題から選ぶ方法をわかりやすく解説」

【GitHub Copilot】リアルタイムで最適コードを提案

GitHub CopilotはGitHubが提供する、最適なコードの提案など開発者のプログラミングをサポートする生成AIツールです。開発者がコードを書く際にリアルタイムで最適なコードを提案する機能を持っています。

特徴

GitHub Copilotは、OpenAIのCodexモデルを基にしたAIツールで、開発者がコードを書く際にリアルタイムでコード補完を行います。リアルタイムでのコード補完や多言語対応、拡張機能による柔軟な操作が特徴です。Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go、C#、C++など、さまざまなプログラミング言語に対応しています。

2024年5月に発表された拡張機能であるGitHub Copilot Extensionsで、サードパーティのツールやサービスと連携し、さらに多機能な開発環境を提供します。例えば、AzureやDockerなどのツールと連携して、自然言語での操作が可能です。また、Copilot Chatを利用することで、コードに関する質問やエラーログのチェック、APIドキュメントへのアクセスなどが可能です。

料金

料金プランは以下の通りです。最新の情報は公式サイトをご確認ください。

• 個人プラン：月額約1,500円（10ドル）〜
• ビジネスプラン：月額約2,850円（19ドル）〜
• エンタープライズプラン：月額約5,850円（39ドル）〜

【Gemini CLI】ターミナルからAIの全能力を

Gemini CLIはコマンドライン（ターミナル）から、Googleの高性能AI「Gemini」の能力を最大限に引き出せるオープンソースのAIアシスタントです。開発者のコーディング作業はもちろん、Webリサーチや資料作成といった日常業務まで、PC上のあらゆる作業を対話形式で自動化し、生産性を飛躍的に向上させます。

特徴

• ローカル環境との完全連携: PC内のファイルやフォルダ（@コマンド）、さらには実行中のプロセスまでをAIが直接認識し、文脈に沿った的確な操作を実現します。
• Google検索連携: Web上の最新情報や技術ドキュメントをリアルタイムで参照し、信頼性の高い回答を生成。情報収集と作業をシームレスに繋ぎます。
• 柔軟な自動化: 簡単なコマンド実行（!コマンド）から、複数のステップを組み合わせた複雑なワークフローの自動化まで、幅広いカスタマイズが可能です。

料金

個人利用のGoogleアカウントであれば、1日1,000リクエストまで無料で利用できます。ビジネスで利用する場合、Google Workspaceアカウントと連携し、より多くのリクエスト数や高度なセキュリティを提供する有料プラン（月額$19〜）へのアップグレードも可能です。

【Claude Code】プロジェクト全体を理解して自律的にタスクをこなすAIエージェント

「Claude Code」は、企業の開発現場におすすめのAIコーディング支援ツールです。単なるコード補完にとどまらず、プロジェクト全体を理解して自律的にタスクをこなすAIエージェントとして機能し、開発プロセスを大幅に効率化します。

特に、AIがコードの脆弱性を自動で発見・指摘する強力なセキュリティレビュー機能は、エンタープライズユースに不可欠な安全性を確保。ターミナル上での柔軟な操作性と、既存のCI/CDパイプラインへの統合力も魅力です。チーム全体の生産性とコード品質を同時に引き上げる、実用的なソリューションと言えるでしょう。

【Google AI Studio Vibe Coding】GeminiでAIアプリ作成

Google AI Studioの「Vibe Coding」は、従来のコード補完ツールとは根本的に異なります。これは「アイデアから直接、動作するアプリを生成する」機能です。

企業ユース、特に新規事業のPoC（概念実証）やMVP（最小実行可能製品）開発で真価を発揮します。「こんな感じのAIアプリ」という “Vibe”（雰囲気）を自然言語で伝えるだけで、Geminiが動画生成(Veo)や画像(Imagen)、GoogleマップなどのAPIを自動で統合したプロトタイプを数分で構築。

「動くモノ」で即座にアイデアを検証できるため、企画会議のスピードを劇的に変えます。複雑なAI連携の初期実装をAIに任せ、人間は本質的な議論に集中できるのが最大の強みです。

【Code Llama】Llamaモデルをベースにしたコード生成特化型AI

Code Llamaは、Meta社が開発したLlama 2をベースに、コード生成タスクに特化して追加学習を行った無料オープンソースモデルです。HumanEvalベンチマークで53%のスコアを達成し、GPT-3.5の48.1%を上回っています。GPT-4の67%には及びませんが、オープンソースモデルとしては最高水準の性能を示しています。

特徴

メタ社のLlamaモデルをベースとして、7B、13B、34B、70Bパラメータの4つのサイズが提供されています。Python、C++、Java、PHP、TypeScript、JavaScript、C#、Bashなど、多くの主要プログラミング言語をサポートしています。

Code Llama – PythonというPythonに特化したモデルが準備されているのが特徴です。1000億トークンのPythonコードで追加学習されています。

料金

Code Llamaは無料で使用できます。最新の情報は公式サイトをご確認ください。

Hugging Faceでもホストされており、研究および商用利用が可能です。Google Cloud VertexAIでも利用可能で、モデル自体は無料ですがVertex AIの使用料金がかかります。

関連記事：「Code Llamaとは？利用料金・活用メリット・始め方・注意点を徹底紹介！」

【Codex】ソフトウェア開発に特化したOpenAI製コード生成エージェント

Codexは、OpenAIが開発した大規模言語モデル「o3」をベースに、ソフトウェア開発向けに最適化されたエージェント型AIです。

コードの生成だけでなく、バグ修正、リファクタリング、テスト実行、Pull Requestの提案など、実際の開発ワークフローに即した自動化支援が可能です。

2025年9月にはGPT-5-Codexが発表されました。

特徴

Codexは、クラウドベースの独立したサンドボックス環境内で各タスクを実行します。事前に読み込まれたGitHubリポジトリや依存関係をもとに、ファイルの読み書き・コマンド実行・テストなどを自動化。開発環境との高い親和性を持ち、AGENTS.mdファイルによってプロジェクト固有のルールにも適応可能です。

出力内容には端末ログやdiff形式のコード変更が含まれ、すべての操作にトレーサビリティが付与されているため、ブラックボックス的挙動を排除し、レビューと検証を前提とした透明性の高い運用が可能です。

料金

Codexは2025年5月現在、ChatGPTのPro、Enterprise、Business（旧Team）ユーザー向けに提供されており、将来的にはPlusおよびEduプランにも展開予定です。

CLI版においては、軽量モデル「codex-mini-latest」がResponses API上で提供されており、入力$1.50／出力$6.00（いずれも100万トークン単位、75%のキャッシュ割引あり）という価格で利用できます。

関連記事：「【OpenAI】Codexとは？ソフトウェア開発を支援するAIエージェントの機能や特長、料金プランを徹底解説！」

【Amazon CodeWhisperer】AWS環境に最適化

Amazon CodeWhispererは、Amazonが提供するAIコード補完ツールで、特にAWS環境での開発に最適化されています​。AWSサービスとの親和性の高さが最大の特徴であり、AWSを利用した開発プロジェクトにおいて特に有用です。

特徴

AWS APIやサービス(EC2、Lambda、S3など)に関する最適化されたコード提案を提供します。またセキュリティ機能によって、コードの脆弱性を検出し、修正アイデアを提案することもできます。

Python、Java、JavaScript、TypeScriptなど15以上のプログラミング言語をサポートしています。また、VS Code、JetBrains IDE、AWS Cloud9、AWS Lambdaコンソールなど、多くの開発環境で利用可能です。

料金

個人利用の場合は無料で利用可能

プロフェッショナル版は月額約5,850円（19ドル）/ユーザー

【Cursor】VSCodeベースのAIコードエディタで開発生産性を劇的に向上

Cursorは、AIの力を活用してコードの記述、編集、理解を支援するために開発された次世代のコードエディタです。

開発者が「より早く、より賢く」コードを書くことを目指しており、日常的なタスクから複雑な構造の変更まで、直感的かつ効率的に操作できる設計となっています。

ベースはVisual Studio Codeであるため、キーバインドや拡張機能、テーマなどの互換性も高く、既存のVSCodeユーザーは違和感なく移行できます。

2025年10月のCursor 2.0に搭載された独自開発の高速なAIコーディングモデル「Composer」により、AIからの提案や修正の応答速度が大幅に短縮され、開発の試行錯誤のサイクル（イテレーション）を加速します。

特徴

Cursorの最大の特長は、自然言語によるコード操作が可能な点です。エディタ内のAIチャットに「この関数にエラーハンドリングを追加して」と入力するだけで、AIが文脈を把握し、該当箇所のコードを編集します。また、ターミナルコマンドの生成やコード解説も自然言語で行えます。

Cursorのチャットモードには、Agent（自律的なコード変更）、Ask（設計相談やコードの意味の説明）、Manual（指定コンテキストに対する編集）、Custom（独自のワークフロー）などがあり、開発スタイルに合わせて柔軟に使い分けができます。

料金

Cursorは、個人利用からチーム・企業での導入まで対応する複数の料金プランを提供しています。

無料のHobbyプランでは、月2,000回までの補完と月50回までのAIリクエストが利用可能で、Proプランの2週間無料トライアルも含まれています。

Proプランでは月額20ドル（年払いなら月あたり16ドル）で、補完の回数が無制限になり、高速なAIリクエストも月500回まで使えるようになります。低速リクエストについては無制限で使用可能です。

さらに、Businessプラン（月額40ドル／ユーザー、年払いなら月32ドル相当）では、チーム単位でのプライバシー管理、利用状況のダッシュボード閲覧、シングルサインオン（SSO）対応など、エンタープライズ向けの機能も提供されています。

【v0 by Vercel】対話形式でサイト開発

v0とは、Vercelが提供するAI駆動のUI生成ツールです。自然言語でUIを作成し、ReactコンポーネントやNext.jsプロジェクトに適したコードを自動生成します。

Tailwind CSSとshadcn/uiをベースにしたモダンで高品質なUIデザインを生成し、開発者の生産性を大幅に向上させます。テキストプロンプトだけでなく、画像からのUI生成も可能で、既存デザインの再現や新しいアイデアの創出に役立ちます。

v0は、プロトタイピングの高速化、デザイン探索の幅の拡大、コーディング工数の削減を実現し、非エンジニアでもUI開発に参加できるようにします。ReactやNext.jsとの高い互換性を持ち、生成されたコードは直接プロジェクトに統合できます。

料金

料金プランは以下の通りです。最新の情報は公式サイトをご確認ください。

• Freeプラン：月200クレジット（無料）
• Premiumプラン：月5000クレジット（月額20ドル）
• Enterpriseプラン：カスタム価格（要問い合わせ）

v0は今後、より多くのフレームワークへの対応やプラグイン・拡張機能の追加など、さらなる進化が期待されています。

【Cursor】AI統合型コードエディタ

Cursorは、AIによってコードの記述・編集・理解を支援する次世代エディタです。VSCodeをベースにしており、拡張機能やキーボードショートカットもそのまま使用可能です。

自然言語での指示による編集や、プロジェクト全体の文脈を理解したコード提案など、強力なAI機能が標準搭載されています。

チャットインターフェースやエージェントモードを使って、コードの変更、質問、ファイル横断的な操作が可能。GitHub Copilotよりも広範な機能を統合しており、より高度な開発支援が受けられます。

料金

• Hobby：無料（2,000回の補完、50回の低速AIリクエスト）
• Pro：月額 $20 / 年額 $192（補完無制限、500回の高速リクエスト）
• Business：月額 $40/ユーザー（チーム管理、SSO対応、プライバシーモード強制）

【Colab AI】チャット形式でサポート

Colab AIは、Googleが提供するクラウドベースのコーディング環境で、AIモデルのトレーニングやコード生成に使用できます​​。対話型のチャットボットが組み込まれており、プログラミングに関する質問をチャット形式で行うことができます。このチャット機能を使用して、コードの説明やデバッグの支援を受けることができます。

特徴

Colab AIは、コード生成やAIによる補完機能だけでなく、チャット形式でAIにプログラミングに関する質問ができる対話型のチャット機能も備えているのが特徴です。Colab AIはPythonに最適化されており、特にPythonでのコーディングに強みを持っています。

まだ実験的な段階にあり、生成されたコードや説明は慎重に確認する必要があります。

料金

Colab AIは無料で使用できます。ただし、一部の高度なAI機能は有料プランでのみ利用可能な場合があります。最新の情報は公式サイトをご確認ください。

【Hugging Face】高いプログラム合成能力をもつ

Hugging Faceとは、自然言語処理（NLP）やコード生成の分野で広く利用されているオープンソースプラットフォームです。

高いコード生成能力と豊富な機能、活発なコミュニティを背景に、プログラミングコード生成AIツールとして非常に注目されています。プログラム合成の能力を評価するためのベンチマークHumanEvalでOpenAIを上回る性能を発揮​​している部分もあります。

ServiceNow、NVIDIAと共同でStarCoder2を発表し、エンタープライズアプリケーション開発のためのコード生成AIを強化しており、619のプログラミング言語に対応しています。

料金

料金プランは以下の通りです。最新の情報は公式サイトをご確認ください。

• 無料プラン
• Proプラン：月額約1350円（9ドル）〜
• エンタープライズプラン：月額約3,000円（20ドル）〜

【Codestral Mamba】Mambaアーキテクチャで理論上無限長のシーケンス

Codestral Mambaは、Mistral AIが開発したコード生成に特化したオープンソースモデルです。HumanEvalベンチマークで75%のスコアを達成し、同等サイズのモデルの中で最高水準の性能を示しています。Mambaアーキテクチャを採用しており、線形時間推論と無限長シーケンス処理が可能です。

Codestral Mambaは、7Bパラメータのモデルで、Python、Java、C++など主要プログラミング言語をサポートしています。最大256kトークンのコンテキスト内検索能力を持ち、ローカル環境での高速処理が可能です。

料金

Apache 2.0ライセンスの下で提供されており、無料で使用、変更、配布が可能です。

関連記事：「Codestral Mambaとは？商用利用・メリット・始め方・展望を徹底紹介！」

【Qwen】Alibabaが開発した高性能なコード生成AI

Qwenは、Alibaba Cloudが開発した高性能なコード生成AIです。コーディングに特化した「Qwen3-Coder」シリーズなどのモデルは、各種ベン-チマークにおいて主要なコード生成AIに匹敵、あるいはそれを凌駕する性能を誇ります。

最大の特徴は、単にコードの断片を補完するだけでなく、自然言語の指示から動作するWebページ全体を構築する「Web Dev」機能です。ユーザーは生成されたコードのプレビューを即座に確認しながら、対話形式でデザインや機能の修正を行えます。

この直感的なプロセスは、エンジニアの開発効率を飛躍的に高めるだけでなく、非エンジニアの企画担当者などが直接プロトタイピングに参加することも可能にします。

APIを通じて手軽に利用できるほか、オープンソース版も提供されており、自社環境でのファインチューニングやセキュリティ要件への対応も柔軟に行える点も大きな強みです。

【AlphaEvolve】進化アルゴリズムの自律的コーディングAIエージェント

Google DeepMindが開発した「AlphaEvolve」は、単なるコード生成AIではありません。LLMと進化的探索を組み合わせ、未知の課題に対する最適なアルゴリズムそのものを自律的に発見・進化させるシステムです。

一般的なコード生成AIが設計図をもとにコードを書く「開発者」とすれば、AlphaEvolveは解決策の設計図自体を創り出す「研究者」。実際にGoogleのデータセンターの効率を0.7%向上させるなど、既存のシステムを根底から最適化する成果を上げています。

現時点では研究段階の技術ですが、R&Dの加速や抜本的なコスト削減といった、未来の企業競争力を左右するポテンシャルを秘めています。

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コード生成AIでプログラミングの効率を上げるコツ

コード生成AIをプログラミングでうまく活用するには、いくつかのコツがあります。ツールの性質を理解したうえで使い方を工夫することで、得られる結果の質が大きく変わります。

明確かつ具体的な指示（プロンプト）を出す

コード生成AIに対する指示（プロンプト）は、できるだけ明確かつ具体的であることが重要です。曖昧な指示では、意図した情報やコードを得ることが難しくなります。

例えば、「ウェブサイトからデータをスクレイピングする方法」と指示するよりも、「Pythonを使って特定のウェブサイトから表データを抽出し、CSVファイルに保存するコードの例を教えて」と具体的にリクエストした方が、より有用な結果を得られます。

使用言語・フレームワーク・入出力の仕様・制約条件など、できる限り情報を盛り込むことが精度向上の基本です。

フィードバックを重ねて精度を高める

コード生成AIから一発で完璧な回答が得られるとは限りません。提供された解決策を実際に試し、その結果に基づいてさらに指示を重ねることで、より適切な回答に近づけることができます。

「この部分がエラーになる。原因と修正案を教えて」「もう少しシンプルな実装にして」といった具合に対話を続けることで、出力の質が継続的に向上します。このフィードバックループを意識的に回すことがコード生成AIを実務で使いこなす上で重要です。

出力結果の正確性を人間の目で確認する

コード生成AIが提供するコードは多くの場合有用ですが、正確性は必ず人間が確認する必要があります。特に、セキュリティやパフォーマンスに関わる重要な処理においては、提案されたコードを自分自身で検証し、必要に応じて専門的な判断を加えることが不可欠です。

コード生成AIはあくまでもアシスタントであり、最終的な判断と責任は開発者自身が担います。「AIが生成したから正しい」という前提で進めることは、予期しない問題につながるリスクがあります。

データ分析用途では専用機能や連携ツールを活用する

コード生成AIの中には、データ分析に特化した機能や外部ツールとの連携に対応しているものがあります。これらを活用することで、統計処理・可視化・予測モデリングといった高度なデータ分析を、専門的なプログラミング知識がなくても実行できる場合があります。

例えば、「特定期間内で最も反響が良かったキャンペーンはどれか」といった問いを自然言語で投げかけると、AIが背後で複雑なデータ操作を行い、人が理解しやすい形で結果を返します。

時系列分析や予測モデルへの応用も可能で、データ活用の幅を広げる手段として注目されています。

ただし、こうした機能の利用範囲はツールやプランによって異なるため、各サービスの仕様を事前に確認したうえで活用方法を検討することをお勧めします。

コード生成AIをプログラミングで使用する際の注意点

コード生成AIをプログラミングプロセスに取り入れる際には、多くのメリットがある一方で、事前に把握しておくべき注意点も存在します。以下に、実務で特に意識すべき4つの観点を整理します。

機密情報・セキュリティデータをプロンプトに含めない

コード生成AIに入力する内容には、機密性の高い情報やプライベートなデータを含めないよう注意が必要です。AIモデルは提供された情報をもとに回答を生成するため、機密情報が外部に漏れるリスクを避けるために、顧客情報・APIキー・秘密鍵・社内固有のビジネスロジックなどをプロンプトにそのまま記載することは避けるべきです。

実際のデータが必要なテストでは、ダミーデータや匿名化したデータを使用することを基本としてください。

生成されたコードの可読性・保守性を確認する

コード生成AIが出力するコードは、一見効率的で強力に見えても、可読性や保守性を損なう形で生成される場合があります。他の開発者が理解しやすいか、将来の改修や拡張に対応できるかを
確認したうえでプロジェクトに組み込むことが重要です。

チーム内のコーディングガイドラインに沿ってリファクタリングを行い、適切なコメントやドキュメントを加える運用を習慣化しておくことを推奨します。

オープンソースコードのライセンス条件を確認する

コード生成AIが提案するコードスニペットには、オープンソースのコードが含まれている場合があります。特に商用プロジェクトへ組み込む際は、関連するライセンス条件を必ず確認し、自社プロジェクトのライセンス要件と矛盾しないことを事前に確かめることが必要です。

オープンソースライセンスには利用条件が異なる複数の種類があり、一部には商用利用や改変に関する制限が設けられています。法的な問題を未然に防ぐためにも、ライセンス確認を開発フローに組み込んでおくことを推奨します。

ハルシネーションを前提とした検証フローを設計する

ハルシネーションは、AIが誤った情報や存在しない情報を生成してしまう現象です。コード生成AIにおいては、一見正しそうに見えるが実行するとエラーになるコードや、脆弱性を含む記述が出力されるリスクがあります。

このリスクに対処するためには、AIの出力を鵜呑みにせず、人間が最終的な承認を行うワークフローを開発フローとして明文化しておくことが不可欠です。具体的には以下の対策が有効です。

• 生成されたコードは必ずテスト環境で動作確認する
• セキュリティに関わる処理は人間のエンジニアがレビューを担当する工程を設ける
• AIの提案内容を精査・検証するためのレビュー工数をプロジェクト計画に組み込む
• 長く複雑なコードタスクについては、AIの提案を参考にとどめ、人間の専門知識と
  組み合わせて判断する

コード生成AIは開発を加速させる強力なツールですが、活用効果を最大化するには、こうした検証体制を整えたうえで利用することが前提となります。

生成AIによるプログラミングについてよくある質問まとめ

まとめ

本記事で紹介したコード生成AIのツールと活用領域は、いずれも現時点で実務への適用が可能なものばかりです。要件定義の支援からリファクタリング・テスト自動化まで、開発プロセスのどの工程にどのツールを組み合わせるかを設計することが導入効果を左右します。

一方で、自社の開発環境・セキュリティ要件・既存システムとの統合方針を踏まえたツール選定や、AI駆動開発の体制づくりは情報収集だけでは判断が難しい領域です。

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