投稿者 global-ai-media 
GitHub Copilotなどで利用可能になった「マルチモデル」機能により、開発者はタスクに応じてAIを選択できるようになりました。本稿では、リファクタリング速度に関するベンチマーク結果を起点に、日本企業が開発プロセスにおいてどのようにモデルを使い分け、ガバナンスを効かせるべきかを解説します。
「ひとつのAI」に頼る時代の終わり
これまで、生成AIによるコーディング支援といえばOpenAI社のGPTモデル一択という状況が続いていました。しかし、GitHub CopilotがAnthropic社のClaudeやGoogleのGeminiといった他社モデルへの切り替えに対応したことで、開発現場の景色は変わりつつあります。
元となった記事では、Visual Studio環境下の「Copilot Agent Mode」において、コードの大規模な書き換え（リファクタリング）を行う際の速度を、Claude、ChatGPT、Grokで比較検証しています。具体的なベンチマーク結果もさることながら、ここから読み取るべき重要なトレンドは、「タスクの性質に応じてAIモデルを使い分ける（Model Switching）」が当たり前のスキルになりつつあるという点です。
リファクタリングにおける各モデルの特性
AIモデルにはそれぞれ「個性」があります。一般的に、ChatGPT（GPT-4o等）は応答速度と汎用性に優れ、Claude（Claude 3.5 Sonnet等）は複雑な指示の理解や、長いコンテキスト（文脈）を踏まえたコーディング、そして自然な日本語生成に定評があります。
実務において、特に日本の開発現場で重要となるのは「レガシーコードの刷新」です。複雑に入り組んだ古いコードを、機能を変えずに整理する「リファクタリング」の作業において、AIモデルの差は顕著に現れます。
- 速度と瞬発力：小規模な修正や一般的な関数の生成であれば、ChatGPTが依然として強力な選択肢です。
- 複雑性と安全性：依存関係が複雑なコードの解析や、保守性を考慮した提案においては、Claudeがより「思慮深い」回答を出す傾向が報告されています。今回のベンチマークが速度に焦点を当てている一方で、実務では「手戻りの少なさ」が重要視されます。
日本企業における導入の壁とガバナンス
技術的にモデルの切り替えが可能になったとしても、日本企業、特にエンタープライズ環境では「ガバナンス」が大きな壁となります。
GitHub Copilotで他社モデル（例：Claude）を使用する場合、データフローや利用規約の解釈において、組織のポリシーと照らし合わせる必要があります。多くの企業はOpenAIモデルの利用を前提にセキュリティ審査を通していますが、推論エンジンがAnthropicやGoogleに切り替わる際、データがどこで処理されるのか、学習利用されない設定が継承されるのかを再確認する必要があります。
また、現場のエンジニアが好き勝手にモデルを切り替えることは、出力されるコードの品質のばらつきや、著作権・ライセンスリスクへの懸念にもつながります。したがって、組織として「どのタスクにどのモデルを推奨するか」というガイドラインの策定が急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなベンチマーク結果と国内の事情を踏まえ、意思決定者およびエンジニアは以下の点に着目してアクションを取るべきです。
- 「適材適所」の検証プロセスを確立する：
単一のモデルに固執せず、PoC（概念実証）環境で複数のモデルを比較検証してください。特に「日本語のドキュメント作成」や「仕様書の読解」を伴うタスクでは、モデルによって顕著な差が出ます。 - 「2025年の崖」対策としてのAI活用：
経済産業省が警鐘を鳴らすレガシーシステムの問題に対し、AIによるリファクタリングは強力な武器になります。速度だけでなく、コードの保守性を高めるために、より論理的推論に強いモデル（Claude等）を意図的に採用する戦略も有効です。 - ガバナンスルールのアップデート：
「生成AI利用禁止/許可」という二元論ではなく、「GitHub Copilot Enterprise内でのモデル切り替えは許可するが、ブラウザ版の利用は制限する」といった、ツールとモデルを切り分けた粒度の細かいポリシー策定が必要です。
AI開発環境は日々進化しています。特定のベンダーにロックインされるリスクを避けつつ、その時々で最良の「道具」をエンジニアに提供できる体制を整えることが、開発組織の競争力に直結します。