プログラミングを学んでいる方、会社や組織で働いているITエンジニアの方であれば、「コーディング規約」という言葉を耳にしているかと思います。とはいえ、場合によっては厳格にコーディング規約を守っている方は少ないかもしれません。

なぜなら、コーディング規約通りにコーディングをしなくともプログラムは作れますし、何の問題もなく動いてくれるからです。*では何のためにコーディング規約が存在するのか、なぜコーディング規約を守る必要があるのか、Pythonのコーディング規約PEP8について解説します。*

【参考】：[はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント](https://pep8-ja.readthedocs.io/ja/latest/)

コーディング規約を一言で述べると、**プログラミングでソースコードを記述する際に守りたいルールです。**ルールを守らないとペナルティがあるのかと心配する方がいますが、基本的にペナルティはありません。

ただし、組織によっては厳格なコーディング規約を決めており、ルールを守らない人に対しては、注意を与えることもあります。

コーディング規約はプログラム言語の文法ではなく、書き方、スタイルに関する組織内の約束事です。それは変数や関数に関する命名規則であったり、使ってはいけない機能の禁止事項であったり、スペースやインデント、括弧記号や演算子の配置の仕方など、様々な規約があります。

では、なぜそのような規約が必要なのでしょうか？自分流のコーディングスタイルで良いのではないかと思う方もいるでしょう。次項でコーディング規約が必要な理由を述べます。

コーディング規約とは？メリットやデメリット定めるべき内容を紹介

### コーディング規約はなぜ必要？

企業や組織でシステムを開発する際に、プログラミングにおいてある程度ルールを明確化しておかないと、他の人が書いたコードを読んだり、ロジックを理解して修正をしたりする場合に、作業が難しくなります。

例えば、Aさんのソースコードは読みやすいのに、Bさんのコードは読みにくいといったことが起こります。こうしたことを減らすためにコーディング規約があります。

**コーディングの仕方をコーディング規約として定めておくと、読みやすく、メンテナンスがしやすいプログラムが出来上がり、結果的にソフトウェアの開発効率が向上します。**

ただし、規約を定めるに当たっては、言語特性、開発環境、組織や構成員の考え方、組織の方針によって温度差があり、一概に優劣を定めることはできません。たとえば、システム開発系ベンダーのコーディング規約があっても、委託元のコーディング規約を優先することもあります。

集団が異なると、同じ項目に対して異なるルールが適用されることもあり、ここで混乱を招く場合も起こり得ます。しかし言語側でコーディング規約が用意されていると、組織が異なっても同じルールを適用しやすくなるため、組織をまたがった開発や、受託開発などでの混乱を回避しやすくなります。

比較的新しく、人気の高いPython言語には、PEP8という言語側で用意されたコーディング規約がありますが、PHPやPerlなどの他の言語にもコーディング規約が用意されています。

【入門編】Pythonで何ができる？実用例やメリットを紹介

## Pythonコーディング規約（PEP8） とは

コーディング規約について理解できたところで、*Pythonのコーディング規約と言われるPEP8（読み方はペップエイト）について詳しく見ていきましょう。*

【参考】：[PEP 8 – Python コードのスタイル ガイド | peps.python.org](https://peps.python.org/pep-0008/)

Python において「標準」を定めるために PEP（Python Enhancement Proposal）というものがあります。 Pythonの機能拡張で議論されたことがまとめられた設計書です。

PEP8はこのPEPの8番目の文書で、「Style Guide for Python Code」すなわち Python コードに関する「書き方ガイド」とも言われ、**コーディングの作法を記したものと考えてください。**

PEP8の冒頭には「A Foolish Consistency is the Hobgoblin of Little Minds」と記されています。**一貫性にこだわり過ぎては、狭い心の小鬼になってしまうという意味です。**

スタイルガイドに合わせることも重要ですが、こだわり過ぎた結果コードの一貫性が失われてしまったり、コーディング規約に準拠することで得られるはずだったメリットが損なわれたりしたら、元も子もないということなのでしょう。

例えば、PEP8を適用する前に作られたプログラムは、PEP8のルールとは異なるルールで書かれている場合、無理にPEP8準拠に書き換えることで、逆に読みにくいコードになってしまう場合もあります。コーディング規約を絶対視し過ぎないようにということです。

**PEP8にはコードが規約通りになっているか否かをチェックしてくれるPEP8ライブラリがあります。**Pipコマンドでインストールします。他、Pythonにはコードチェックツールが多く用意されていますが、古くから使われている※autopep8をおすすめします。

またPythonのコーディングにVscode「Visual Studio Code」を利用している方は、autopep8をVscodeで設定して利用することも可能です。

コードスタイルをチェックしたい時は次のように利用します。

ソースコードも表示したい時は次のようにしてください。

【参考】※：[autopep8: PEP 8 スタイル ガイドに準拠するように Python コードを自動的にフォーマットするツール｜Github](https://github.com/hhatto/autopep8)
【参考】：[Visual Studio Code ｜ Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code)

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*Pythonコードを書く上で基本的なコーディングのスタイルを取り決めたPEP8には、大別すると3種類のルールがあります。*コードの可読性を重視したPEP8のルールについて、主なものを見てみましょう。

一見、細かすぎて面倒に感じるかもしれませんが、このルールに従ってコーディングされたソースコードは非常に見やすく、分かりやすいと感じるでしょう。

**PEP8のコードレイアウトに関する、代表的なルールについて挙げてみましょう。**

*▪インデントに関するルール*
ブロックの範囲について、Pythonではインデントを用いて表現します。インデントに関する基本ルールは次の通りです。
①インデントにはタブではなく半角のスペースを使用する
②1ブロックにつき、インデントは半角スペースを4つに統一する

*▪インポートに関するルール*
①import は1度につき1つのモジュールをインポートする
②同一のモジュール内から複数要素のインポートを行う場合はカンマで区切る
③ライブラリ毎にグループ化する

*▪1行の文字数に関するルール*
①コード部分については半角79文字以内とする
②コメントやdocstringなど、改行を入れやすい場合には半角72文字以内とする

*▪空行の数に関するルール*
①トップレベルの関数やクラスについては2行分の空白を入れる
②クラス定義内のメソッドについては1行分の空白を入れる

**PEP8のコメント（注釈や説明）に関する代表的なルールは以下の通りです。**

*▪コメント文字列は誰が見ても分かるようにする*
*▪コメントとコードに矛盾がないようにする*
*▪ハッシュ文字：#とコメント文字列の間には半角スペースを1つ入れる*
*▪インラインコメントを入れる時は(#)の前に半角スペース2文字以上を入れる*
*▪公開するモジュール関数は 「docstring」で関数について説明する*

最後に、Pythonの命名規則に関するルールについて解説します。命名規則は変数やクラスなどの命名に関する決まり事で、Python に限らず全てのプログラミング言語に共通しますが、**命名規則があると見た目が統一され、コードを読みやすくするという狙いがあります。**

PEP8では文字を見ただけで、名前の種類が分かるよう設定されています。一部抜粋しました。

*▪変数名は全て大文字にし、単語間はアンダースコアで接続する*
*▪関数名／変数名は英小文字で、単語間はアンダースコアでつなぐ*
*▪クラス名は各単語の先頭を大文字化し、アンダースコアを使わずつなぐ*
*▪メソッド名/インスタンス変数名は基本的には関数名／変数名と同じだが、外部に非公開のものは先頭にアンダースコアを1つ付加する*
*▪モジュール名／パッケージ名はすべて小文字で短い名称とする*

## コーディング規約を遵守して品質を高めよう

この記事では、コーディング規約とは何か、Pythonのコーディング規約PEP8とは何か、PEP8の代表的なコーディングルールについて解説しました。コーディング規約はシステム開発では重要な規約です。

これまでコーディング規約を特に意識していなかったという方は、これを機会に自分のプログラムが規約に沿っているのか確認をしてみましょう。コーディング規約を守るのは、最初は面倒に感じるかもしれませんが、次第にそのメリットが分かってきます。

*Pythonのコードを書く際には、ぜひPEP8に従ってコードを書くように習慣づけることをおすすめします。*

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コーディング規約を守ることは、プログラムの品質を担保し、保守性を向上させることになります。この記事ではPythonのPEP8コーディング規約を元に、コーディング規約の必要性、PEP8の概要、各種ルールについて紹介します。

コーディング規約はプログラミングでソースコードを記述する際に守りたいルール

コーディング規約を守ることで、読みやすく、分かりやすい保守性に優れたプログラムとなる

PEP8ではコードレイアウト・コメント・命名規則の3種類のルールが示されている

Pythonのコーディング規約PEP8とは？品質を担保するルールを紹介

## Pythonのラムダ式（無名関数）とは？

現在、エンジニアがよく使用するプログラミング言語といえば「Python」を思い浮かべる人は多いのではないでしょうか。実際、Pythonはその多様性と強力な機能によって、Web開発からデータサイエンス、人工知能（AI）まで幅広い領域で使われています。

Pythonはコードが読みやすく、比較的短い行数で多くの処理を実現する高水準のプログラミング言語です。そのコード記述をより簡潔にする方法として、多くのエンジニアが重宝しているのが「ラムダ式（無名関数）」です。

ラムダ式を使いこなせるようになると、エンジニアとしてのスキルレベルをさらに向上できると言えます。*今回は、Pythonにおけるラムダ式の特徴や使い方、メリット・デメリットなどを解説していきます。*

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### そもそも「ラムダ式（無名関数）」とは何か

**Pythonにおけるラムダ式（Lambda expressions）とは「無名関数を作成するための構文」です。**無名関数とは「小規模な名前のない関数」のことで「匿名関数」と呼ばれることもあります。

小規模というのは、関数本体には式を1つしか記述できないことを意味します。名前がなくても、ラムダ式を変数や関数やメソッドのパラメーターに設定することで、「名前（引数）」と同じように無名関数を呼び出すことができるのです。

### Pythonによる関数の定義・実行について

関数とは、ある特定のタスクや計算を実行する一連の命令をまとめたものです。必要な時に何度でも呼び出すことができるため、同じコードを何度も書くことなく、1度定義した関数を何度でも再利用できます。

こうした再利用性は、コードの効率性と可読性を大いに向上させることに役立ちます。また、関数宣言（定義）と関数呼び出し（実行）を1つの式で処理できる関数式を「即時関数」と呼ぶこともあります。

無名関数は、関数を一時的に作成する場合や関数を引数として渡す場合などに用いると大変便利です。たとえば、関数の名前をつける必要がない1行で終わるような関数を作る場合に利用できます。

Pythonプログラミングを学び始めたばかりの時期は、無名関数を用いることはほとんどありません。ただ、Pythonを使う機会がある程度増えたり、業務におけるデータの前処理などで活用したりすることは徐々に多くなります。

ラムダ式は単体で使うのではなく、他の関数と組み合わせて使うことが前提です。ラムダ式では関数オブジェクトとして扱われます。Pythonでは関数がそのパラメーターに関数オブジェクトを受け取ったり、関数を戻り値として返送したりします。

Pythonでは関数がそのパラメーターに関数オブジェクトを受け取ったり、関数を戻り値として返送したりします。このような部分でラムダ式を使うと便利です。

たとえば、変数に代入したり、他の関数に引数として渡したりすることが可能です。また、一時的な関数として使われるため、名前を付けずに簡潔に関数を表現できます。

**ラムダ式を使うことで、Pythonにおける関数の定義を簡潔に表現できます。**たとえば、処理内容が少ない関数を実装したい場合、変数に直接戻り値を返したい場合などに使用されます。

通常の関数表現として、Pythonでは「def」を使います。ここからは、ラムダ式とdefとの違いについて解説します。

Pythonで関数を定義する場合、「def」というキーワードを使用します。その後に関数名と引数を記述することで、何度も繰り返す必要があるような処理を部品化したり、再利用することができます。

```def 関数名(引数1, 引数2, ..., 引数n):
    # ここに実行したい処理を記述する
    # 'return'を使って、関数の戻り値を指定
return 戻り値
```

「関数名」は関数の名前を、「（引数1,引数2, ..., 引数n）」部分には関数に渡すパラメータ（任意）を表します。パラメーターはカッコ内にカンマ区切りで複数指定することが可能です。

そして、関数定義の最初の行に「コロン（:）」を記述します。その次の行から関数の本体となる具体的な処理を記述し、returnを用いて関数の結果（戻り値）を返します。

また、Pythonの関数を命名する際には、以下のルールを順守する必要があります。

・関数名は、英字（a-z、A-Z）かアンダースコア（_）で開始する
・関数名には英字、数字、アンダースコアを含むことができるが、特殊文字（「!」「@」「#」「$」等）は許可されていない

### ラムダ式での関数の定義方法

ラムダ式では「lambda」というキーワードを使用します。先ほど説明したように、def文では「func」などの関数名が必要です。

一方、lambdaの場合、無名関数の名の通りに関数名を表記する必要がありません。関数名がないので変数に直接戻り値を返す際に使用されます。

【参考】：[Python チュートリアル](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/controlflow.html#lambda-expressions)

*defとlambdaの違いは、defが「宣言文」であるのに対して、lambdaは「式」という点です。*defを使う場合は事前に宣言が必要ですが、lambdaは式であるためそのまま簡潔に表現できます。また、構文の性質上単一の式に制限されています。

簡単な関数であれば、lambdaでの記述の方がより簡潔に記述できます。ラムダ式の関数は、関数オブジェクトが要求されている場所にどこでも使うことが可能です。

Pythonコーディング規約である「PEP8」では、ラムダ式には名前を付けないことを推奨しています。実際、ラムダ式を変数に代入すると、自動チェックツールなどで「Warning」が出ることがあります。その場合でも、あくまでコーディング規約PEP8の推奨となるため、Pythonの文法的にはエラーではなく実行可能です。

```Do not assign a lambda expression, use a def (E731)```

【参考】：[Python コーディング規約PEP8](https://peps.python.org/pep-0008/)

### ラムダ式による簡単なdefの書き換え方

ラムダ式によって具体的にどれくらい簡素化できるのでしょうか。ここでは、以下のような「def」による関数の記述を「lambda」で書き換える方法を見ていきましょう。

```def 関数名(引数1, 引数2, …):
    # a = 引数を用いた処理
return a
```

このような一般的な関数を定義する際、lambdaを用いると1行で書き換えることができます。

```lambda 引数1, 引数2, …: 引数を用いた処理```

returnする変数を計算する式を「:」の後ろに持ってくるだけで済みます。

## ラムダ式の具体的な利用シーン

続いて、ラムダ式がどのように使われているのか、より具体的な利用シーンを解説していきます。

**ラムダ式は、主に「filter関数」「map関数」「sorted（sort）関数」「max（min）関数」「optuna」などの最適化ライブラリと一緒に使われることが多いです。**

これらの関数は、引数に対して関数を渡します。その際、ラムダ式を使うことでより簡潔に表現することができるのです。

ここでは、filter関数との組み合わせ例を紹介します。filter関数は、条件に合致するものを抽出する関数です。

```filter（関数,リストなどのオブジェクト）```

上記の場合、第一引数に「lambda」を記述します。たとえば、数値リストの中で、ある数値よりも大きい数値を抽出する処理などで活用されます。

続いて、map関数との組み合わせ例を紹介します。map関数は、リストなどの複数要素を持つデータに対して、その要素に同じ処理を行う関数です。map関数は以下のように記述します。

```map（関数,リストなどのオブジェクト） ```

上記の場合、第一引数に「lambda」を記述します。たとえば、苗字が羅列されたリストに対して、map関数の第一引数に「さん」を付与する関数を、第二引数に第一引数へ渡すリストを指定することで、リスト内の全ての苗字に「さん」を付与するという処理が簡潔に記述できます。

### ラムダ式とif文の組み合わせ

ラムダ式では、簡単な条件分岐の処理を簡潔に記述できますが、複数行にまたがる文を使うことはできません。ただ、「A if B else C」のような3つの項（被演算子）を用いて1つの結果を得る三項演算子に使用することは可能です。

### def文、内包表記との使い分け

ここまで説明したように、任意の関数を指定したい場合は、def文で関数を定義するよりもラムダ式で無名関数を指定したほうが簡潔に記述できます。

また、filter関数やmap関数と同様の処理は「リスト内包表記」や「ジェネレータ式（ジェネレータ内包表記）」でも記述可能です。リスト内包表記とは、既存のリストから新しいリストを作ることができる方法の1つです。

ラムダ式は、def文で記述するほどでもない簡単な処理に利用されることが多いです。もちろん、状況に応じて使い分けすることでさらにコーディングを楽にしてくれる存在だと言えます。

Pythonの関数の中で、map関数と類似した処理が可能な関数が「apply関数」です。apply関数とラムダ式、さらにif文を組み合わせることで条件分岐した上でデータを置換することも可能です。

たとえば、データ分析の前処理など特定の条件の文字列や数値を一括返還する際などに便利です。

### sorted（sort）、max（min）との組み合わせ

その他、ラムダ式はリストをソートする「sorted関数」やリストの「sortメソッド」、最大値や最小値を返す「max関数」や「min関数」と組み合わせることが可能です。

たとえば、文字列をアルファベット順にソートしたり、最大値・最小値を算出・比較する際などにも活用できます。

### リスト内包表記との使い分け

また、filter関数やmap関数と同様の処理は「リスト内包表記」や「ジェネレータ式（ジェネレータ内包表記）」でも記述可能です。

リスト内包表記とは、既存のリストから新しいリストを作ることができる方法の1つです。また、ジェネレータ内包表記とは、作業メモリを節約してプログラムの実行処理速度を高速化させる機能です。簡潔なコードで記述でき、膨大な数の演算処理に適しています。

ラムダ式は、def文で記述するほどでもない簡単な処理に利用されることが多いです。*もちろん、状況に応じて使い分けすることでさらにコーディングを楽にしてくれる存在だと言えます。*

ただし、様々な使用箇所で共通的に使用したい処理の場合、通常のdefを用いた関数を活用することをお勧めします。また、使用範囲が限られる処理内容については、ラムダ式を用いて簡潔に読みやすいコードを記述することを優先する方が望ましいでしょう。

## ラムダ式は、Pythonエンジニアとしてのスキル向上に役立つ

ラムダ式は、無名関数（匿名関数）を簡潔に記述するための構文です。通常の関数定義に比べて、一時的な関数の場合や短い処理の場合にすばやく関数を作成できます。また、コードの簡潔さによって可読性を向上することも可能です。

特に、リストや辞書などのデータ構造を操作するようなデータの変換やフィルタリングなどに非常に便利です。**ラムダ式を使いこなすことで、よりエンジニアとしてのスキルアップを図ることをおすすめします。**

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

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Pythonのラムダ式とは、無名関数を用いてコード記述をより簡潔にする構文です。状況に応じて他の関数と組み合わせると、通常の関数定義に比べてすばやく関数を作成できます。この記事では、その特徴や定義方法、利用シーンなどを解説します。

Pythonのラムダ式とは、無名関数を用いてコード記述をより簡潔にする構文です

他の関数と組み合わせて使うことで、通常の関数定義に比べてすばやく関数を作成できます

リストや辞書などのデータ構造を操作するようなデータの変換やフィルタリングなどに非常に便利です

Pythonのラムダ式（無名関数）とは？特徴や便利な使い方を解説

## Google ColabのAIコーディング機能

**Googleは2023年5月17日、Google ColabにAIコーディング支援機能を搭載すると発表しました。**AIコーディングには、2023年5月10日開催の「Google I/O 2023」で発表されたPaLM 2ベースの「Codey」が用いられます。

【参考】：[Colaboratory へようこそ](https://colab.research.google.com/?hl=ja)
【参考】：[Google DEVELOPERS: AI-powered coding, free of charge with Colab](https://blog.google/technology/developers/google-colab-ai-coding-features/)

*Google Colabとは、Googleが提供するPythonの対話型コードエディタ兼実行環境です。*ホスト型の Jupyter Notebookサービスとして提供され、使い方は簡単です。ウェブブラウザ上で操作するので、Pythonの環境をインストールせずに利用することができます。

正式名称は、Google Colaboratoryで通称Colabと呼ばれています。

Google管理コンソールから「Google Colab」を設定して、使用したり使えない状態にしたりすることが簡単にできます。このため、Colabを組織や学校でも利用するケースが多く、何百万人もの学生がColabを利用して、Pythonプログラミングや機械学習を学んでいます。

【参考】：[Colaboratory へようこそ](https://colab.research.google.com/?hl=ja)
【参考】：[jupyter](https://jupyter.org/)

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

通常Pythonを利用するには、PCなどに環境をセットアップする必要があります。Pythonの得意とする機械学習やデータ分析では関連するライブラリも必要となり、追加セットアップを要します。

*Google Colabでは、ウェブブラウザで操作するため、上記のような煩雑な作業から解放されます。*そのため、機械学習やデータ分析にそのまま利用できるほか、教育用途にも活用することができます。画像生成やAIイラストなどにも応用できます。

さらにCPUなどの追加リソースも提供されますので、環境セットアップの経験がない人でも特別な設定なしに利用することができます。

Google Colabは、Googleアカウントのみで利用可能で、追加料金が発生しません。GPUの利用も無料で提供されますので、まず試してみたい場合には、Colabを使ってみるのが良いでしょう。

【参考】：[Colaboratory へようこそ](https://colab.research.google.com/?hl=ja)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

*Google Colabの制限事項としては、リソース確保が保証されるわけではない点が挙げられます。*つまり無料で無制限に使用することができず、特にGPUに関しては高価であるためアクセス制限が設けられています。利用時に制限を受けるいわゆる「GPUガチャ」的な状況が生じる場合があります。

無料会員と有料会員では制約条件に違いがあり、商用利用などリソースを多く使用する場合は、「Colab Pro」のプランが推奨されています。データの管理やクッキーの扱いなど、安全性についてもクラウドサービス同様の考慮が必要です。詳細は以下のリンク先の情報をご確認ください。

【参考】：[Google Colaboratory よくある質問](https://research.google.com/colaboratory/faq.html)
【参考】：[Google Colaboratory リソース制限](https://research.google.com/colaboratory/faq.html#resource-limits)
【参考】：[最適な Colab のプランを選択する](http://colab.research.google.com/signup?utm_source=faq&utm_medium=link&utm_campaign=seems_too_good)
【参考】：[Colab 有料サービス追加利用規約](https://research.google.com/colaboratory/intl/ja/tos_v4.html)

## Google Colab搭載のAIコーディング機能とは

AIコーディング機能とは、AIによるコーディング支援の機能を表します。コーディングは、プログラム開発で必要なプログラムコードを作成することです。生成AIは、自然言語の解釈や生成を行うことができます。その特徴をプログラム開発に適用し、コード補完機能や、コード生成機能を実装します。

*Colabでも、これらのコード補完やコード生成の機能を搭載し、コード支援のチャットボットも導入される見込みです。*

【参考】：[Google Cloud Blog: At Google I/O, generative AI gets to work](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-at-io-2023?hl=en)

*Codeyとは、PaLM 2をベースとするコードモデルを指します。*PaLM 2は、推論・多言語処理・コーディングを強化した大規模言語モデル（LLM）で、CodeyはPaLM 2のコーディング機能を調整したものです。

Colabでの生成AI機能のロールアウトは、今後数ヶ月の間に徐々に展開され米国から他の地域へ拡大を予定しています。

*PaLM 2とは、Googleの開発する次世代の大規模言語モデルを指します。*PaLM 2 では、従来のPaLMと比べて推論機能や多言語処理、コーディング機能が強化されています。Googleは、大規模言語モデルPaLMの最新版であるPaLM 2を、順次自社製品やサービスへの導入を進めています。

【参考】：[PaLM 2](https://ai.google/discover/palm2)
【参考】：[Google Japan Blog: PaLM 2 のご紹介](https://japan.googleblog.com/2023/05/palm-2.html)
【参考】：[Google I/O 2023: Making AI more helpful for everyone](https://blog.google/technology/ai/google-io-2023-keynote-sundar-pichai/)

*CodeyはGoogle Colab向けにチューニングされており、得意とするPythonのコード補完やコード生成に役立てられます。*AIコーディング支援機能は統合されており、チャットボットに相談しながら進めることも可能です。Pythonと機械学習は相性が良く、Google Colabはインターネットから誰でも無償で利用することができます。

CodeyをColabに導入するに当たり、コーディングタスクのパフォーマンス向上のために、外部ソースや高品質なコードの大規模データセットで最適化を図っています。Colabで使用するCodeyのバージョンは、PythonとColabでの使用を前提に大幅なカスタマイズがされています。

### Google ColabのAIコーディング機能の効果

*Google ColabのAIコーディング機能により、プログラム開発のスピードアップ、品質向上を実感することができます。*実際のコード生成に活用できるほか、学習用途としてもColabのメリットを活かして利用することができます。

AI活用によりコードブロックから大規模開発にも利用できるようになります。AIチャットボットによるサポートを受けることもできます。

### Google ColabのAIコーディング機能の展開予定

*Google ColabのAIコーディング機能は、米国のColabユーザから開始し、順次展開を進めていきます。*米国の有料会員から始まり、無料会員へと拡大されていく予定です。

最初のリリースでは、コード生成を主目的に機能が実装されます。対象となるユーザには、ノートブックに新しい「生成」ボタンが表示され、任意のテキストプロンプトを入力することでコードを生成することができます。

有料ユーザにはオートコンプリート機能も合わせて提供されます。機能改善は、順次実施されており、将来的には他の地域へも展開をすると公表されています。

## Google ColabのAIコーディング機能は展開を待つ価値がある

Google ColabのAIコーディング機能は、米国の有料会員から無料会員へと拡大が予定されています。その後は、各地域への展開がされる見込みです。

日本の展開予定はまだ公表されていませんが、プログラム開発の効率向上は開発者のテーマでもあり、迅速なサービス化に欠かせないものです。**コード開発の期間短縮や品質向上を考えると、Google ColabのAIコーディング機能は十分に期待できるものととらえて良いでしょう。**

Googleは2023年5月17日、Google ColabにAIコーディング機能を搭載すると発表しました。機能の実装には、PaLM 2ベースの「Codey」が用いられます。ここでは、搭載されるAIコーディング機能の概要や搭載効果、今後の展開予定を解説します。

Google Colabに追加されるAIコーディング機能は、PaLM 2ベースの「Codey」が用いられます

CodeyはPaLM 2をベースとするコードモデルで、Google Colab向けにチューニングされています

Colabが得意とするPythonのコード補完やコード生成、チャットボット機能が搭載予定です

Google ColabにAIコーディング機能を追加！概要と予定を解説

**GitLabは2023年5月22日、AIを活用したDevSecOpsプラットフォームのGitLab 16をリリースしました。**GitLab 16では、セキュリティ・コンプライアンス・AI/ML・バリューストリーム分析などの機能を搭載し、ソフトウェア開発ライフサイクルの迅速化を可能にするものです。

【参考】：[GitLab Announces AI-Powered DevSecOps Platform With GitLab 16](https://about.gitlab.com/press/releases/2023-05-22-gitlab-16-announces-ai-powered-devsecops-platform.html)

*GitLabとは、GitLab社が提供するソフトウェア開発統合プラットフォームを表します。*GitLabは、社名であり提供するサービス名でもあります。主に、ソフトウェアリポジトリなどの開発・運用向けサービスを提供していますが、企業向けにセキュリティ面のプロセス自動化を推進することを目的としています。

【参考】：[About GitLab](https://about.gitlab.com/)

Gitとは？GitHubとの違いやメリットをわかりやすく解説！

*GitLabが提供するサービスである統合プラットフォームは、DevSecOpsのソフトウェア開発ライフサイクルをサポートします。*DevSecOpsとは、従来のDevOpsの開発（Development）・運用（Operation）手法に、セキュリティ（Security）の手法を追加したものです。

ソフトウェア開発のライフサイクルにおいて、セキュリティの考え方を全員が共有しソフトウェアの安全性を確保するとともに、開発プロセスを自動化することで、ソフトウェア開発の生産性向上をに役立てることができます。

*GitLabのサービス提供形態は、（1）「GitLab.com」というGitLabがホストするSaaSを利用する形態、（2）「セルフマネージド」というオンプレミスやクラウドにインストールする形態の、2種類があります。*それぞれ、「Free」「Premium」「Ultimate」の3つの料金プランに対応します。

同一料金プランを比較すると、「GitLab.com」と「セルフマネージド」には大きな提供機能に違いは見当たりません。「GitLab.com」のSaaSのCIの実行時間は、料金プランによって制限が異なります。

【参考】：[GitLab SaaS (GitLab.com) | 機能比較](https://www.gitlab.jp/pricing/gitlab-com/feature-comparison/)
【参考】：[GitLab セルフマネージド | 機能比較](https://www.gitlab.jp/pricing/self-managed/feature-comparison/)

GitLabの料金プランは以下の3通りです。料金プランに応じて機能が追加提供されます。

・*Freeプラン*
無料プランとして提供されます。コミュニティベースのサポートで、通常のアプリケーション開発におけるビルド・デプロイ・実行に対応します。

・*Premiumプラン*
複数のプロジェクトをカバーし、高度なDevOpsサポートが可能です。1ユーザあたり月額29USドルが発生します。

・*Ultimateプラン*
企業が求めるセキュリティ・リスク・コンプライアンスを管理し、ビジネス利用を加速します。1ユーザあたり月額99USドルが発生します。

日本においては、国内正規代理店のクリエーションライン社から日本語の有償サポートを受けることも可能です。

【参考】：[GitLab: 料金](https://www.gitlab.jp/pricing/)
【参考】：[クリエーションライン GitLab 料金](https://www.creationline.com/gitlab/pricing)

*GitLabのリリースは、毎月行われています。*これまでを見ると、過去140ヶ月連続で毎月22日にリリースされています。また、機能はDevSecOpsのライフサイクルごとに、Plan・Create・Verify・Secure・Package・Deploy・Monitor・Governの工程に合わせて開発提供されます。

【参考】：[GitLab releases](https://about.gitlab.com/releases/)

*今後のリリース予定は、7月の16.2から10月の16.5まで明らかにされています。*リリース日は毎月22日です。リリース予定も、Plan・Create・Verify・Secure・Package・Deploy・Monitor・Governの工程に合わせて情報が開示されます。

【参考】：[GitLab upcoming releases](https://about.gitlab.com/upcoming-releases/)

*GitLab 16のリリースには、DevSecOpsプラットフォームの新機能と、GitLabが今後1年を通してリリース予定の機能が含まれます。*GitLab 16では、現行計画する機能に加え、今後登場するAI搭載機能「Refactor This Code」「Resolve This Vulnerability」がリリースに加わります。

現行予定する機能には、コードサジェスト「Code Suggestions」、コード説明「Explain This Code」、脆弱性の説明「Explain This Vulnerability」、バリューストリーム予測「Value Stream Forecasting」、推奨レビュアー「Suggested Reviewers」などが含まれます。

加えて、バリューストリームダッシュボード「Value Stream Dashboards」、集中ポリシー管理「Centralized Policy Management」、「GitLab Dedicated」の一般提供を進めていきます。これにより、GitLabの効率性やセキュリティ・コンプライアンスの更なる向上が期待できます。

リリースされた新機能は、定期的にGitLab SaaS（GitLab.com）に反映されます。セルフマネージドには毎月22日にパッケージが用意されます。

【参考】：[GitLab Announces AI-Powered DevSecOps Platform With GitLab 16](https://about.gitlab.com/press/releases/2023-05-22-gitlab-16-announces-ai-powered-devsecops-platform.html)
【参考】：[GitLab 16.0](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/releases?_gl=1*j73c3a*_ga*MTMzOTEzNDEzNS4xNjg2NTI5Nzcy*_ga_ENFH3X7M5Y*MTY4Njg3NTIzMi4xMC4xLjE2ODY4NzgxNDUuMC4wLjA.)
【参考】：[Available now on GitLab](https://about.gitlab.com/releases/gitlab-com/)

*GitLab 16では、AIを活用した機能追加が今後も予定されています。*「Code Suggestions」では、より良いコードをより速く、より効率的に書くことが可能となります。AIをDevSecOpsプラットフォームに搭載し、セキュリティテストや分析、プロアクティブな脆弱性検出などを可能としていきます。

企業での利用においては、知的財産の保護をAI活用によってより強固にしていきます。

AI搭載の機能には、「Suggested Reviewers」「Explain This Code」「Explain This Vulnerability」「Value Stream Forecasting」などがあります。今後はさらに「Refactor This Code」「Resolve This Vulnerability」の投入を予定しています。

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