自然言語コーディングがまだすべての人に適しているわけではない理由

2025年2月のPlain Englishコーディングの現状

導入

コンピューターに「アプリケーションを構築して」と指示し、それが実現するのを想像してみてください。難解な構文や高度なトレーニングは必要ありません。これが自然言語コーディング (NLC) です。人工知能が日常的な英語を機能的なコードに変換します。2025 年 2 月までに、GitHub Copilot が先頭に立って、毎月 2,000 件のコード補完を含む無料レベルを提供し、推定 200 万人の開発者がアクセスできるようになります。これは、2024 年の 150 万人からの飛躍です。[ GitHub Copilot - Wikipedia ] Cursor、Windsurf、Lovable、Bolt、Cline などの新しいツールが加わり、それぞれがアクセシビリティと効率性の限界を押し広げています。しかし、この勢いにもかかわらず、NLC は多くの人にとって手の届かないものとなっています。私自身がこれらのプラットフォームをテストし、その長所と短所を直接体験してきました。この記事では、NLC の現在の機能、根強い障壁、そして今後の方向性について検討します。

2025 年の自然言語コーディングとは何ですか?

自然言語コーディングにより、ユーザーは「このリストを並べ替える」などの平易な言葉でコマンドを発行し、実行可能なコードを即座に受け取ることができます。GitHub Copilot は、現在基本使用は無料、Pro レベルでは月額 10 ドルで、Visual Studio Code にシームレスに統合されたエコシステムの基盤となっています。その採用は、過去数年間に記録された 55% の生産性向上を踏まえ、2025 年初頭までに 200 万人を超える開発者に及ぶと見込まれています。[ Microsoft には 100 万人を超える有料 Github Copilot ユーザーがいます | ZDNET ] 新しいツールが状況を改善しています。

• Cursor : 月額 20 ドル、「ToDo アプリを作成する」などのプロンプトから複数ファイルのプロジェクトを生成します。

• Windsurf : Codeium から無料で、コーディング パターンを正確に予測します。

• Lovable : 月額 15 ドルで、初心者向けのアプリ作成が簡単になり、「クイズをデザインする」だけですぐに結果が得られます。

• Bolt : 無料のブラウザベースで、フルスタックのプロトタイプを瞬時に提供します。

• Cline : 月額 5 ドルの VS Code 拡張機能。曖昧な入力をスクリプトに洗練します。
  

  
  

  高度な AI モデルを搭載したこれらのツールは、ユニバーサル コーディング アクセスの実現に向けた野望を推進しますが、依然として大きなハードルが残っています。

普遍的な導入を阻む根強い障壁

こうした革新があっても、NLC には課題があります。

言語の曖昧さ

自然言語のニュアンスは、AI を誤解させることが多い。Cursor に「アプリケーションを更新してください」と依頼したところ、無関係なモジュールが変更され、手動で修正する必要が生じた。2023 年のスタンフォード大学の調査によると、プロンプトの精度が低い場合、AI 生成コードの約 40% に微妙なバグが含まれていることが判明した。これは 2025 年でも依然として明らかな課題である。[自然言語プログラミング - GeeksforGeeks ] 熟練した開発者はこのような出力を調整できるが、初心者には効果的に進めるための洞察力が欠けている。

前提知識が必要

NLC ツールでは、出力を最大限に活用するためにコーディングの概念を基礎的に理解する必要があります。Lovable に「基本的な計算機を生成」と指示すると、以下に示すように、加算、減算、乗算、除算などの演算用のボタンを備えたユーザー インターフェイスを備えた、完全に機能する Web ベースの計算機アプリケーションが生成されました。

このアプリは、基本的な算術演算をシームレスに処理する点で優れていましたが、文字や特殊文字などの数値以外の入力に対するエラー処理が欠けていたため、インターフェースがクラッシュしたり、予期しない結果が生じたりする可能性がありました。これらのギャップを認識するには、TypeScript、React、および状態管理に関する知識が必要でした。「変数」、「関数」、「コンポーネント」の知識がなければ、初心者はそのようなコードを評価、デバッグ、または拡張するのに苦労し、Lovable の出力を効果的に適応させる能力が制限されます。

複雑さとデバッグの課題

複雑なタスクでは、高度なツールを使っても NLC の限界が明らかになります。Bolt に「Python でユーザー データを取得するための REST API エンドポイントを作成」するように指示すると、2 つのエンドポイントを持つ機能的な Flask ベースの Web アプリケーションが生成されました。1 つはすべてのユーザーを取得するためのエンドポイント ( /api/users )、もう 1 つは特定のユーザー用 ( /api/user/<user_id> ) です。出力には、以下に示すように、サンプル ユーザー データ、JSON 応答、および基本的なエラー処理が含まれていました。

しかし、アプリケーションで問題が発生しました。Bolt はrequirements.txtファイルの生成または構成に失敗し、エラー (赤い「X」) でマークされ、Flask などの依存関係が未定義のままになっています。この見落としにより、API を実行可能にするには、Flask をインストール ( pip install flask ) してファイルを作成するという手動の介入が必要です。経験豊富な開発者はこれをすぐに解決できますが、依存関係の管理や Flask のセットアップに関する知識がない初心者は、乗り越えられない障壁に直面します。このギャップは、ツールが完全なソリューションを提供しているように見えても、NLC が基礎となる技術的専門知識に依存していることを強調しています。

経験豊富な開発者はこのような見落としに苛立ちを感じますが、初心者は乗り越えられないデバッグの障壁に直面します。Stack Overflow の 2024 年開発者調査では、プロの開発者の 45% が AI ツールは複雑なタスクの処理に不十分または非常に不十分であると考えていることが明らかになりました。この傾向は、特に Bolt や Cline などのツールで 2025 年まで続くと見ています。[ Stack Overflow 2024 年開発者調査]

開発者のメリットと倫理的配慮

熟練した開発者にとって、NLC は反復的なタスクを効率化します。Windsurf の予測機能によりテストが加速され、Bolt のプロトタイピングにより時間が節約されます。しかし、制限は残ります。Cline を使用した私の経験では、スクリプトがサイレントに失敗し、手動で書き直す必要が生じました。これは繰り返し発生するフラストレーションです。

倫理的な懸念も大きく浮上しています。GitHub Copilot がパブリック リポジトリに早期に依存したことで、知的財産に関する議論が巻き起こりました。[ Copilot IP Controversy - The Verge ] 2025 年、Bolt は出力の範囲を限定して複製を回避することでこれに対抗し、Lovable は厳選されたデータセットを使用して独創性を確保しています。これらの対策によりリスクは軽減されますが、コードの所有権に関するより広範な法的明確化は未だ保留中であり、これは企業での導入にとって重要な要素です。

2025年に向けての道筋

現在の NLC ツールは進歩を示しています:

• 精度の向上: Windsurf の Flow 機能は、フォローアップの質問によって曖昧な入力を明確にします。
• 簡素化されたアクセス: Lovable のアプリベースのインターフェースは複雑な IDE を回避します。
• 専門サポート: Cursor のバグ検出機能は、問題を積極的にフラグ付けします。
  これらの進歩により格差は縮小しますが、普遍的な導入にはさらなる改良とユーザー教育が不可欠です。

結論と行動への呼びかけ

自然言語コーディングは 2025 年に普及し、何百万人もの開発者がその効率性を活用していますが、普遍的なアクセシビリティには至っていません。曖昧さ、必要な知識、デバッグの複雑さにより多くの人が排除される一方で、倫理的なフレームワークは進化しています。開発者は、生産性を高めるために Cursor や Bolt などのツールを統合し、AI のギャップを埋めるスキルを磨く必要があります。初心者は、基礎知識を習得するか、さらなる簡素化を待つかという選択に直面します。

「問題は、AI がコーディングを変えるかどうかではありません。すでに変化しています。本当の課題は、AI によってコーディングの未来が形作られるのではなく、AI がコーディングの未来を形作るようにすることです。」

参考文献

• GitHub Copilot - Wikipedia – 2024 年の傾向から推定される 2025 年の採用。
• Microsoft には 100 万人を超える有料 Github Copilot ユーザーがいます | ZDNET – 生産性統計 55%。
• 自然言語プログラミング - GeeksforGeeks – バグ率 40%、AI トレーニング コンテキスト。
• Stack Overflow 2024 開発者調査– 複雑なタスクの難易度が 45%。
• Copilot IP 論争 - The Verge – 倫理的な背景。

著者について: 私はジェイ・タクルです。マイクロソフトのシニア ソフトウェア エンジニアとして、AI エージェントの変革の可能性を探求しています。Amazon、アクセンチュア ラボ、そして現在はマイクロソフトで 8 年以上 AI ソリューションの構築と拡張に携わった経験と、スタンフォード大学 GSB での研究を組み合わせることで、テクノロジーとビジネスの交差点に独自の視点をもたらします。私は、インパクトのある製品の構築に重点を置き、初心者から専門家まですべての人が AI を利用できるようにすることに専念しています。講演者であり、スタートアップ アドバイザーを目指す私は、AI エージェント、GenAI、LLM、SML、責任ある AI、進化する AI 環境に関する洞察を共有しています。Linkedinで私とつながりましょう。