Googleのコーディング支援特化AI、「Gemini Code Assist」を業務で使ってみた

CSプラットフォーム統括部AI技術部の小松です。

昨今、生成AIが話題ですが、Google社からコーディング支援に特化したAI、「Gemini Code Assist」が発表されています。このGemini Code Assistは、Visual Studio Code（VS Code）やJetBrains IDEといった一般的なIDEで利用でき、20以上のプログラミング言語（Python、Java、Go、JavaScript、TypeScript、Kotlin、Swift、Rust、Bash、Terraformなど）に対応しています。

自然言語のチャットインターフェースを通じてコーディングに対する質問・回答を得ることができ、チャットによるコード生成、コードの説明、単体テストの生成などの機能があります。また、質問や回答内容は、Geminiのトレーニングデータとして使われることはありません。

AI技術部ではサービスへのAI適用だけではなく、セキュリティサービス開発者の生産性向上のためのAI導入も試行しており、その一環としてGemini Code Assistを試しました。この記事では、Gemini Code AssistをVS Codeで利用する方法や、サービス開発者が業務で利用してみた感想を紹介します。

設定方法

Google Cloud上で必要な設定と、VS Code上で必要な設定があります。Googleのアカウントを持っていて、VS Codeはインストール済みの前提で、以下の設定を行います。

Google Cloudの設定

1. Geminiを利用するプロジェクトを作成、または既存のプロジェクトから選択。
2. 選択したプロジェクトで「Gemini for Google Cloud」APIを有効化。

   

3. 利用ユーザーに権限を付与。
   今回はGeminiを試すメンバーを1つのグループに所属させていたので、お試しグループに対してCloud Shellから「Cloud AI Companion ユーザー」と「Service Usage 閲覧者」の権限を付与しました。

   ## Cloud AI Companion ユーザーの権限付与
   gcloud projects add-iam-policy-binding [プロジェクトID] ¥
   --member=group:[グループアドレス] --role=roles/cloudaicompanion.user
    
   ## Service Usage 閲覧者の権限付与
   gcloud projects add-iam-policy-binding [プロジェクトID] ¥
   --member=group: [グループアドレス] --role=roles/serviceusage.serviceUsageViewer

Visual Studio Codeの設定

1. 拡張機能から「Gemini Code Assist + Google Cloud Code」をインストール。

   

2. 左下にあるステータスバーで [Cloud Code] - [Sign in] をクリック。

   

3. 外部のWebページに飛んでユーザー認証。
   認証が問題なく終わると、以下の画面が出るので、VS Codeに戻ります。

   

4. 右下にあるステータスバーで「Gemini（赤いバックでダイヤに斜線が入っている）」をクリックし、「Select Project」をクリック。

   

5. 上部の検索窓で「Gemini for Google Cloud」APIを有効化したプロジェクトを選択。

   

   問題なければ、右下にあるステータスバーのGeminiのマークから斜線が消え、赤いバックではなくなります。

   

   また、左下にあるステータスバーの雲のマークの横に、プロジェクト名が表示されます。

   

6. 左側（または下部）のアクティビティバーで「Gemini（ダイヤのマーク）」をクリック。
   チャット画面が表示されます。適当なソースコードやドキュメントを開いた状態で、「このコードを日本語で説明して！」など日本語でメッセージを送ると、レスポンスが返ってきます。
   
   英語で指示があるので英語で入力して欲しそうに見えますが、日本語で問題ありません。

   

使ってみた感想

業務で開発をしている複数部署のメンバーに、2週間～1ヶ月程度、VS CodeでGemini Code Assistを利用してもらい、感想を聞きました。

良かったところ

• ChatGPTのようなチャット形式と比べ、使用感の違いは開いているファイルを対話の主題とできる点です。ChatGPTでも、コード全体をペーストすれば同じことはできるかもしれませんが、この点に優位性を感じました。
• 以前からChatGPTにコードの質問をすることはありましたが、それよりもコードをレビューするという観点で適切な回答が返ってくる印象があり、プログラミングのアシスト用にチューニングされていると感じます。
• VS Codeから直接使用でき、やりたいことをコメントするだけでベースのコードを生成し、ユーザーが追加修正できるので、開発速度が上がりました。
• まだ使っていませんが、単体テストも生成してくれるのはありがたいです。
• 1つのPythonファイルに対する漠然とした改善アドバイスを求めてみました。改善点の列挙は、もともと課題と感じていた部分と合致し、納得できるものでした。
• 久しぶりに使う言語、ライブラリは関数の引数、戻り値をブラウザに切り替えて調べることが多かったので、それらをVS Code上で解決できるのは、すごく効率的で楽になりました。
• AWS上で動かすTerraformについて、サービスの作成方法やオプション項目を多く質問しましたが、ソースコードの例示など詳細な回答が得られ開発がスムーズでした。
• 回答にあたって参考にしたURLが連携されるので、根拠を確認できて安心します。
• ログメッセージなどと直接連携はできなくても、単発でエラーメッセージをGeminiにコピペすれば、ある程度の推測が得られます。生成されたメッセージで直接解決することは稀ですが、違う視点でトラブルシュート方法を提供されることが多いので、読んでいる内に閃くことも多いです。

思うようにできなかったところ

• VS Codeのタブにテキストがある状態で、そのテキストと関係ない一般的な質問をしてみると、自動的にそのタブのテキスト内容と関連づけるのか、的外れな回答が返ってくることもありました。
• よく知っているPythonファイルに対して、何をするものか解説を求めてみました。試した範囲では、半分正解で半分は事実と異なる感触でした。
• 回答の参考にしたURLが連携されましたが、対象のURLを見るとページが存在しないことがあります。更新が頻繁なものが参考にされている場合は、情報が古くなっているかもしれません。
• オンプレで動かしていたk8s（Kubernetes）の状態監視や、エラーメッセージへの対処方法の自動生成を試みましたが、これはGeminiの本来の機能とは関係ないようですぐには使えませんでした。

工夫したところ/こんな機能が欲しい！

• 私のチームで扱っているコードは、顧客から預かった機密情報そのものではないものの、密接な関わりを持っている場合があります。現在のチームのポリシーから、そのようなコードを外部のAIサービスに流すことは、学習に使われないとしても慎重になりたいと考えました。そこで、VS Code上でのセットアップは次のようにして使っています。
  • -VS CodeにGemini Code Assistをインストールしつつ、VS Codeのユーザー設定として無効化しておく
  • -大丈夫そうなコードに限って、VS Codeのワークスペース設定としてGemini Code Assistを有効化する
• 複数ファイルで構成されるプロジェクト全体に対する理解は、まだ厳しいかなという印象でした。複数ファイルを理解した上で、コード生成できると助かります。

使い始めて1ヶ月経たない程度なので、まだまだ使い方に改善の余地、試せる場面も多くあるとは思います。今後Geminiの精度が上がることで、今は思うようにできなかった部分も、実現されていくのかもしれません。

さいごに

ここまで、VS Codeを通じてGemini Code Assistを利用するための手順と、使ってみての所感をお伝えしました。AI技術部では、今後もセキュリティ分野の実務でも利用可能なAIの導入を推進します。簡単に試すこともできるので、コーディングしている方にはぜひ1度お試しいただければと思います。