VS Codeの導入とその意義
AIツール三種の神器ではじめる自動運転AIチャレンジ。この配信では、AIツールをうまく使いながら、自動運転AIチャレンジに挑戦する。そんな模様をお届けしています。
今回は、自動運転AIチャレンジ。これに取り組む上での開発環境、特にVisual Studio Code、VS Codeですね。この導入に関する資料を深掘りしていきます。
以前ちょっと話に出た、AIツール三種の神器、これを使いこなすための、いわば土台作りという感じでしょうか。
そうですね。
資料を見ると、この準備がAIと協調する新しい開発スタイルへの大事な一歩になると書かれていますね。
ここで大事なのは、単に便利なエディターを入れましょうという話に留まらないということなんですよ。
資料が示しているのは、これが元テスラのアンドレイ・カーパーティーさんが提唱しているソフトウェア3.0という未来の開発スタイルですね。そこへの接続点になるんだと。
ソフトウェア3.0ですか。
人がコードを書くのが中心だった1.0、ニューラルネットが学習して機能を作る2.0、そしてこれからは自然言語で指示したらAIがコーディングもデバッグもしてくれる、そういう3.0の時代へという流れがありまして。
なるほど。
つまり今回のVSコード環境構築というのは、AIにこんな機能を作ってみたいに頼んで、AIが提案して作って直してという、まさにソフトウェア3.0的な開発をあなたの手元で始められる、そういう環境づくりなんです。
へー、単なるツール紹介じゃない開発の未来の見据えた話なんですね。その中心になるVSコードですけど、エディターって他にもいろいろありますよね。なぜこれが特にいいんでしょうか。
それはですね、資料によると、まずマイクロソフト製で無料なのにすごく高機能。
あと拡張性が高い。
拡張性。
特にAIチャレンジみたいにコマンドラインを結構使う場面では、VSコードに組み込まれているターミナル機能がすごく強力なんです。
ああ、ターミナルが一体になってるんですね。そうなんです。これでAIエージェント、いわば執事みたいなAIに指示を出すのがすごくスムーズになるわけです。
執事ですか。面白いですね。
それにGitHub Copilot、これはAIのコーディングアシスタント、書記役みたいなものですね。これとの連携もバッチリです。
なるほど。執事と書記ですか。具体的なセットアップについても触れられてますよね。
Windowsユーザーの場合、WSL、Windows Subsystem for Linuxでしたっけ?
そうです。
それを使って、Windowsの中にLinux環境、具体的にはUbuntu 22.04を作って、そこにVSコードからつなぐと。
はい。その方法が推奨されてますね。
でも、WSL入れて拡張機能もいくつか入れるみたいですけど、これらはどう連携して開発を助けてくれるんですか?ちょっとイメージが湧きにくいんですが。
いい質問ですね。これらはそれぞれ単独でも便利なんですけど、連携することで一つの強力な開発基盤になる、そういうイメージです。
まず、WSL拡張機能。これを使うと、WindowsにいながらLinuxのコマンドがそのまま使えるようになります。
はい。
さらに、Dev Containersっていう拡張機能。これが結構ミソでして、Dockerっていう技術を使うんですけど、あなたのPCの中に他の人とか、本番環境と全く同じ構成の隔離された開発部屋みたいなものをすごく簡単に作れるんです。
開発部屋?
AI開発って使うライブラリーが多くて、バージョンの違いとかで、自分のPCでは動いたのに、他の人の環境やサーバーだと動かないみたいなことがよくあるんですけど。
開発の未来とAIの役割
ありますね、それ。
Dev Containersを使えば、そういう環境依存の問題をグッと減らせるわけです。
それは大きいですね。環境構築の悩み、結構時間取られますもんね。
まさに。そのきれいに整えられた開発部屋の中で活躍するのが、GitHub Copilot。さっきの書記役のAIですね。
はい、はい、Copilot。
あなたがコードを書き始めると、文脈を読んで、次はこう書くんじゃないって提案してくれたり、コメントを書いたら、そこからコードをまるっと生成してくれたり。
えー、すごい。
資料によると、月額10ドルでGPT4.1ベースのアシスタント機能とかエージェント機能が無制限に使えるプランがあるみたいですね。
10ドルで無制限ですか?
ええ。でも、無料プランとかトライアル期間もあるようなので、まずは気軽に試してみるのがいいんじゃないでしょうか。
なるほど。まずは無料で試してみて、その未来の相棒の実力を確かめてみると。
そうですね。
まとめると、WSLでLinux環境に入って、DevContainerでクリーンな開発部屋を用意して、その中でCopilotっていうAI書記に手伝ってもらう。
これで、あなたもAIツール3種の神器を生かす基盤が整う、そういうことですね。
ええ、その通りです。
カーペンシーさんの言うソフトウェア3.0への移行っていうのが、こういう具体的なツール選びとその連携の中に現れてるんですね。
まさに、この一連のセットアップがソフトウェア3.0的な開発、つまりAIと対話しながらソフトウェアを作っていく。
そのスタイルをあなたが実際に体験するための土台になるわけです。
よくわかりました。今回は自動運転AIチャレンジという目標設定の下、VSコードを中心とした開発環境のまさに足場固めについて資料を読み解いてきました。
AIツール3種の神器、特にAIエージェント、執事とコーパイロット、書記を最大限に生かすための重要な準備段階なんだなと。
ええ、しっかりした土台作りですね。資料の続きを見ると、次回はこの作ったWSL環境に今度は自動運転のシミュレーターを入れて、ちゃんと動くか確認するというステップに進むようです。
いよいよ実践的になってきますね。
そうですね。今回の環境構築を通じてソフトウェア3.0みたいな新しい開発スタイルをあなたがご自身のプロジェクトで試してみることが、単に効率が良くなるだけじゃなくて、
何か新しい視点とか発想とかそういうものをもたらすかもしれないななんて考えてみるのもちょっと面白いかもしれませんよ。
AIがコーディングも主役になるその変化の波をまさに自分の手元で感じてみるというのは確かに刺激的ですね。
この情報があなたの次の一歩、あるいは何か新しい挑戦へのヒントになれば嬉しいです。
