執筆者：Hakky AI
Mistral AI｜Devstralでバグ85%自動修正？初期設定・競合比較
- DevstralはGitHub issues解決やコードレビュー効率化に貢献するエージェント型LLM。
- 大規模コード解析、問題解決、自律タスク実行により、開発者は品質向上と効率化を実現。
- バグ修正、コードレビュー、ドキュメント生成の自動化で開発を支援し、コスト削減も実現。
はじめに
Devstralは、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発した、ソフトウェアエンジニアリングに特化したエージェント型LLMです。本記事では、Devstralの概要、特徴、利用方法、活用事例を解説します。
オープンソースとして公開されているDevstralは、GitHub issuesの解決やコードレビューの効率化、ドキュメント生成の自動化など、エンジニアリングの現場で様々な可能性を秘めています。Devstralの導入を検討している方や、AIによるエンジニアリングの自動化に興味がある方は、ぜひ本記事をお読みください。
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Mistral AIとDevstral：その概要と登場の背景
本セクションでは、Mistral AIの企業概要とDevstral開発の経緯、Devstralが解決しようとしている課題について解説します。
Mistral AIとは：オープンソースAIの旗手
Mistral AIは、2023年にフランスで設立されたAIスタートアップであり、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）開発を専門としています。
同社は、AI技術の民主化を目指し、透明性の高いAIソリューションを提供することを使命としています。Mistral AIは、設立から短期間で、AI業界における重要なプレーヤーとしての地位を確立しました。主要な開発成果として、Mistral 7BやMistral 8x7Bなどの高性能LLMをApache 2.0ライセンスで公開しています。
これらのモデルは、その優れた性能と商用利用の自由度から、研究者や開発者コミュニティで広く採用されています。Mistral AIのオープンソース戦略は、AI技術の普及を加速させ、より多くの人々がAIの恩恵を受けられるようにすることを目指しています。
また、オープンソースコミュニティとの連携を通じて、AIモデルの改善と進化を促進しています。Mistral AIは、AI技術の民主化とオープンソース戦略を通じて、AI業界に革新をもたらし続けています。
Devstral開発の背景：エンジニアリングの課題
Devstralの開発背景には、現代のソフトウェアエンジニアリングが直面する多くの課題があります。ソフトウェアプロジェクトの規模と複雑さが増大するにつれて、開発者は大量のコードを理解し、管理し、効率的に保守する必要があります。
この課題を解決するために、Devstralは生まれました。Devstralは、コードのコンテキストを理解し、複数のファイル間の関係性を把握する能力を備えています。これにより、開発者はより迅速に問題を特定し、修正することができます。
また、Devstralは、バグの発見や機能の提案など、ソフトウェア開発の様々な側面を支援することができます。自動化へのニーズの高まりは、技術的進歩によって支えられています。近年、自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）の分野で大きな進展があり、大規模なコードベースを解析し、理解することが可能になりました。Devstralは、これらの技術を活用して、ソフトウェアエンジニアリングの効率と品質を向上させることを目指しています。
All Hands AIとの協業：Devstral開発の舞台裏
Devstralの開発は、Mistral AIとAll Hands AIの共同で行われました。All Hands AIは、ソフトウェアエンジニアリングに特化したAIソリューションを提供する企業であり、Devstralの開発において重要な役割を果たしました。
All Hands AIは、code agent scaffoldであるOpenHandsを提供し、これによりDevstralがより効果的に性能を発揮できるように支援しています。OpenHandsは、Devstralが実際のGitHub issuesを解決するために必要な機能を提供し、モデルが複数のファイル間の関係を理解し、微妙なバグを発見し、機能を提案することを可能にします。
オープンソースコミュニティとの連携は、Devstralの開発において不可欠でした。Apache 2.0ライセンスの下で公開されているDevstralは、コミュニティからのフィードバックや貢献を受け入れ、モデルの改善と進化を促進しています。オープンソースコミュニティとの連携により、Devstralはより多様なユースケースに対応できるようになり、より多くの開発者がその恩恵を受けることができます。
Devstralの革新的な特徴と機能
Devstralは、従来のツールとは一線を画す、エンジニアリングにおけるコード理解、問題解決、自動化に特化した革新的な特徴と機能を持っています。ここでは、Devstralの主要な機能と、その優位性について詳しく解説します。
コード理解能力：大規模コードベースの解析
Devstralは、大規模なコードベースを効率的に解析し、深いレベルでコードを理解する能力を備えています。従来のツールでは困難だった複雑なプロジェクト構造や依存関係も、Devstralは容易に認識できます。
このコード理解能力は、ソフトウェアエンジニアリングにおいて、バグの特定、コードの改善、新しい機能の追加など、多岐にわたるタスクを効率化するために不可欠です。Devstralは、コードの構文解析、意味解析、依存関係解析などの技術を組み合わせることで、コードの全体像を把握し、個々のコード片が全体にどのように影響するかを理解します。
例えば、Devstralは、ある関数がどのように他の関数と連携し、データがどのように流れるかを追跡できます。これにより、開発者はコードの潜在的な問題を早期に発見し、より堅牢で保守性の高いソフトウェアを開発できます。
また、Devstralは、コードの変更履歴を分析し、特定の変更がコードベースにどのような影響を与えたかを理解することも可能です。これにより、開発者はコードの変更によるリスクを評価し、適切な対策を講じることができます。Devstralのコード理解能力は、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を効率化し、高品質なソフトウェアの開発を支援します。
問題解決能力：GitHub issuesへの対応
Devstralは、GitHub issuesへの対応において、際立った問題解決能力を発揮します。Devstralは、issueの内容を解析し、関連するコードを特定し、解決策を提案することができます。
特に、手動で検証済みのissueに対して高いスコアを記録しており、その理由として、Devstralがissueの内容を正確に理解し、適切な解決策を導き出す能力が挙げられます。従来のツールでは、issueの内容を理解するために、開発者が多くの時間を費やす必要がありましたが、Devstralは、自然言語処理とコード解析の技術を組み合わせることで、issueの内容を自動的に理解し、開発者の負担を軽減します。
例えば、Devstralは、issueのタイトル、説明、コメントなどを解析し、issueの重要度、緊急度、影響範囲などを判断することができます。また、Devstralは、issueに関連するコードを特定し、コードの変更履歴、依存関係、テスト結果などを分析することで、issueの原因を特定し、解決策を提案します。
Devstralが提案する解決策は、コードの修正、新しいコードの追加、ドキュメントの更新など、多岐にわたります。Devstralは、これらの解決策を自動的に実行することも可能です。Devstralの問題解決能力は、ソフトウェア開発の効率を大幅に向上させ、開発者がより創造的なタスクに集中できるようにします。
エージェント型LLM：自律的なタスク実行
Devstralは、エージェント型LLMとして、ソフトウェアエンジニアリングのタスクを自律的に実行する能力を備えています。Devstralは、与えられた目標に基づいて、タスクの計画、実行、検証を自律的に行い、人間の介入を最小限に抑えることができます。
この自律的なタスク実行能力は、ソフトウェア開発の効率を大幅に向上させ、開発者がより高度なタスクに集中できるようにします。Devstralは、タスクの計画段階で、目標を達成するために必要なステップを特定し、各ステップの実行に必要なリソースを割り当てます。
また、Devstralは、タスクの実行中に、予期せぬ問題が発生した場合、自動的に対応策を検討し、タスクの計画を修正することができます。例えば、Devstralは、自動プルリクエストの作成やCI/CDパイプラインの統合などのエージェント型のワークフローを通じて機能することが証明されています。
Devstralは、これらのワークフローを自律的に実行し、開発者の手を煩わせることなく、ソフトウェアの品質を向上させることができます。Devstralのエージェント型LLMとしての能力は、ソフトウェアエンジニアリングの未来を大きく変える可能性を秘めています。
Devstralの活用事例：エンジニアリングの現場で
Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングの現場で多岐にわたる活用が可能です。具体的なユースケースを通じて、その革新的な可能性を探ります。
バグ修正の自動化：隠れたバグの発見と修正
Devstralは、バグ修正の自動化において顕著な能力を発揮します。既存のコードを大幅に変更することなく、潜在的なバグを検出し、修正することが可能です。
特に、手動で正確性が検証された500件のGitHub issuesを解決するためにトレーニングされた点が強みです。SWE-Bench Verifiedデータセットを基にしたベンチマークでは、46.8%のスコアを達成しており、これは既存のオープンソースモデルの中でも最高レベルです。
| 指標 | Devstralのスコア | 備考 |
|---|---|---|
| SWE-Bench Verifiedデータセットでのベンチマーク | 46.8% | 既存のオープンソースモデルの中で最高レベル |
| トレーニングデータ | 500件 | 手動で正確性が検証されたGitHub issues |
Devstralは、コードの深い理解と問題解決能力を組み合わせることで、開発者が時間と労力を大幅に削減し、より重要なタスクに集中できるよう支援します。例えば、特定のプロジェクトで頻繁に発生するバグパターンを学習し、類似のバグを自動的に修正する設定が可能です。
これにより、品質向上と開発サイクルの迅速化が実現します。また、バグ修正の過程で生成された修正案は、開発者によるレビューを経て適用されるため、安全性も確保されます。Devstralのバグ修正能力は、ソフトウェアの信頼性を高め、開発チームの生産性を向上させる上で不可欠なツールとなっています。
コードレビューの効率化：品質向上と時間短縮
Devstralは、コードレビューの効率化にも大きく貢献します。大規模なコードベース全体を迅速に解析し、コードの品質向上とレビュー時間の短縮を実現します。
コードレビューは、ソフトウェア開発において重要なプロセスですが、手作業で行う場合、多くの時間と労力を要します。Devstralは、コードの変更点を自動的に検出し、潜在的な問題点を特定することで、レビュー担当者の負担を軽減します。
例えば、コーディング規約からの逸脱や、セキュリティ上の脆弱性となりうる箇所を自動的に指摘します。これにより、レビュー担当者はより重要な問題に集中でき、レビュープロセス全体の効率が向上します。
さらに、Devstralは過去のレビュー結果を学習し、将来のレビューに役立てることが可能です。これにより、一貫性のある高品質なコードレビューが実現し、ソフトウェア全体の品質が向上します。Devstralの導入により、開発チームはより迅速に高品質なソフトウェアを提供できるようになります。
ドキュメント生成の自動化：最新ドキュメントの維持
Devstralは、ドキュメント生成の自動化を通じて、常に最新の状態に保たれたドキュメントを提供します。ソフトウェア開発において、正確で最新のドキュメントは非常に重要ですが、手動でドキュメントを更新し続けるのは困難です。
Devstralは、コードの変更を検出し、それに基づいてドキュメントを自動的に更新します。これにより、開発者はドキュメントのメンテナンスにかかる時間と労力を削減し、より重要な開発タスクに集中できます。
例えば、APIの変更や新しい機能の追加があった場合、Devstralは自動的にドキュメントを更新し、開発者や利用者が常に最新の情報を参照できるようにします。また、Devstralはドキュメントの生成だけでなく、既存のドキュメントの改善も支援します。
例えば、不明確な記述や誤りを発見し、修正案を提案します。これにより、ドキュメントの品質が向上し、ソフトウェアの理解が深まります。Devstralのドキュメント生成機能は、ソフトウェアの保守性と利用性を高める上で不可欠な要素です。
Devstralの導入と設定：ステップバイステップガイド
Devstralを円滑に導入し、最大限に活用するためのステップバイステップガイドです。必要な環境構築からインストール、初期設定まで、具体的な手順を解説します。
必要な環境とツール：Devstralを動かすために
Devstralをローカル環境で動作させるためには、特定のハードウェアとソフトウェアが必要です。まず、Python環境が不可欠であり、pipコマンドが利用可能であることを確認してください。GPUへのアクセスも推奨されており、CUDAやNVIDIAドライバーのインストールが望ましいです。
これらの環境が整っていることで、Devstralの性能を最大限に引き出すことができます。具体的な手順としては、まずPythonのインストールから始め、必要なパッケージをpipでインストールします。次に、GPUを利用する場合は、NVIDIAの公式サイトから最新のドライバーをダウンロードし、インストールしてください。
これらの準備が完了したら、Devstralのインストールに進むことができます。これらの環境構築は、Devstralをスムーズに利用するための基盤となります。
インストール手順：Devstralをインストールする
Devstralのインストールは、以下の手順で進めます。
- まず、GitHubリポジトリからDevstralをクローンします。ターミナルを開き、
git clone https://github.com/mistral-ai/Devstral.gitと入力してリポジトリをローカルにコピーしてください。 - 次に、クローンしたディレクトリに移動します。
cd Devstralと入力してディレクトリを変更します。 - その後、必要な依存関係をインストールします。
pip3 install packaging ninjaとpip3 install -e '.flash-attn,deepspeed'を順番に実行してください。
これらのコマンドにより、Devstralが動作するために必要なパッケージがインストールされます。インストール中にエラーが発生した場合は、パッケージのバージョンを確認し、必要に応じてアップデートしてください。また、ネットワーク環境が安定しているかどうかも確認してください。
インストールが完了したら、Devstralの設定に進むことができます。これらの手順を正確に実行することで、Devstralを問題なく利用開始できます。
初期設定：Devstralを使い始めるために
Devstralの初期設定では、まずOpenHandsプラットフォームの設定を行います。swagger_devstral.ymlファイルを確認し、必要な設定を追加してください。このファイルには、APIのエンドポイントや認証情報などが含まれています。
次に、Devstralをローカルマシン上でホストします。OpenHandsを設定し、Devstralを起動してください。設定ファイルの詳細なカスタマイズについては、公式ドキュメントを参照してください。
また、DevstralがGitHub Issuesで推論を行うためには、適切なTraining Datasetが必要です。Devstralは、手動で正確性が検証された500件のIssueで構成されたSWE-Bench Verifiedデータセットで評価されています。このデータセットを活用することで、Devstralの性能を最大限に引き出すことができます。初期設定を完了することで、Devstralの基本的な機能を利用できるようになります。
Devstralと他のAIツールとの比較：最適な選択
Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングの分野で、他のAIツールと比較してどのような選択肢となり得るのかを解説します。
Mistral AIの他のモデルとの比較：Devstralの独自性
Mistral AIは、複数の大規模言語モデルを提供しており、Devstralはその中でもソフトウェアエンジニアリングに特化した独自性を持っています。Mistral AIの他のモデルと比較することで、Devstralが持つ独自性と優位性を明確にできます。
Mistral AIは、Mistral 7BやMistral 8x7Bといった基盤モデルを開発しており、これらは汎用的なタスクに対応できるように設計されています。一方、Devstralは、これらの基盤モデルをベースに、ソフトウェア開発に特化したトレーニングと最適化を施したエージェント型LLMです。
Devstralの独自性は、以下の点に集約されます。
- まず、トレーニングデータにあります。
- Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングに特化したデータセットでトレーニングされており、コードの理解、生成、解析において高い精度を発揮します。
- 具体的には、GitHub上のオープンソースコード、技術ドキュメント、バグトラッキングシステムなどのデータが利用されています。
- 次に、アーキテクチャの最適化です。
- Devstralは、ソフトウェア開発タスクに最適化されたアーキテクチャを採用しており、大規模なコードベースの解析や複雑な問題解決において高いパフォーマンスを発揮します。
- 例えば、コードの依存関係を解析し、バグの根本原因を特定する能力は、他のモデルと比較して優れています。
- さらに、エージェントとしての機能です。
- Devstralは、自律的にタスクを実行できるエージェント型LLMとして設計されており、開発者の指示に基づいて、コードの生成、テスト、デバッグなどのタスクを自動的に実行できます。
- この自律性は、開発者の生産性を大幅に向上させる可能性があります。
Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングに特化したトレーニングデータ、最適化されたアーキテクチャ、エージェントとしての機能により、他のMistral AIモデルとは一線を画しています。企業は、自社のニーズに合わせて最適なモデルを選択できます。
競合ツールとの比較：Devstralの優位性
Devstralは、GitHub Copilot、Tabnine、Amazon CodeWhispererなどの競合AIツールと比較して、いくつかの点で優位性を持っています。Devstralの優位性は、トレーニングデータ、カスタマイズ性、パフォーマンスにあります。
トレーニングデータに関して、Devstralは500GBの自社トレーニングデータを使用しており、これにより、特定の企業ニーズに合わせたより正確な結果を提供できます。一方、GitHub CopilotはGitHub Public Sourceから学習しているため、範囲は広いものの、Devstralほどの特化性はありません。Tabnineはオープンソースコードを基にしているため、幅広い言語に対応できますが、Devstralのような企業特化のカスタマイズは難しいです。
カスタマイズ性において、Devstralは特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能であり、企業独自のプラクティスを反映したAIコードジェネレーターを構築できます。これには追加コストとセットアップ時間が必要ですが、その分、より高度な最適化が可能です。GitHub CopilotとTabnineは、広範な用途向けに設計されているため、Devstralほどのカスタマイズ性は提供していません。
パフォーマンスに関しては、Devstralは高速なリアルタイムパフォーマンスを提供しますが、インターネット接続の問題により遅延が発生する可能性があります。ケースごとのベンチマークでは安定したパフォーマンスが示されています。GitHub Copilotは高品質で広く評価されていますが、一部の環境では遅延が発生することがあります。TabnineはクラウドAPIを利用して高速なパフォーマンスを実現しており、動的な環境に最適です。
Devstralは、トレーニングデータの質、カスタマイズ性、および特定のユースケースにおけるパフォーマンスにおいて、競合ツールに対して優位性を持っています。企業は、これらの要素を考慮して、自社のニーズに最適なツールを選択できます。
Devstralを選ぶ理由：導入のメリット
Devstralを導入する主なメリットは、企業特化のAIツールである点、複数言語に対応した高パフォーマンスの確保、企業独自のプラクティスを反映したAIコードジェネレーターの構築が可能な点です。
Devstralは、企業が直面する具体的な課題に対応するために設計されており、その結果、コスト削減、効率向上、品質向上などの効果が期待できます。
コスト削減の面では、Devstralは開発プロセスを自動化し、人的リソースの負担を軽減することで、間接的なコスト削減に貢献します。例えば、バグ修正の自動化やコードレビューの効率化により、開発者の時間を節約し、より創造的なタスクに集中させることができます。
効率向上の面では、Devstralは開発サイクルを加速し、製品の市場投入までの時間を短縮します。エージェント型LLMとしての自律的なタスク実行能力は、開発者が手動で行っていた作業を自動化し、生産性を大幅に向上させます。
品質向上の面では、Devstralはコードの品質を向上させ、バグの発生を抑制します。大規模コードベースの解析能力や問題解決能力は、潜在的な問題を早期に発見し、修正することを可能にします。
Devstralの導入は、企業に競争優位性をもたらし、持続的な成長を支援します。企業は、Devstralを導入することで、より高品質なソフトウェアをより迅速に開発し、市場の変化に柔軟に対応できるようになります。Devstralは、単なるツールではなく、企業のソフトウェアエンジニアリング戦略の中核となる存在です。
Devstralの今後の展望：エンジニアリングの未来
Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングの未来を大きく変える可能性を秘めており、今後の開発ロードマップやAIとエンジニアリングの融合による未来の働き方、そして導入に伴う課題と対策について考察します。
今後の開発ロードマップ：Devstralの進化
Devstralは、Mistral AIとAll Hands AIの共同開発によって、ソフトウェアエンジニアリングに特化したエージェント型LLMとして進化を続けています。現在、Hugging Faceのモデルレジストリで利用可能であり、Mistral AIは開発者からのフィードバックを基に、devPadというコードエディタを開発中です。
このdevPadは、Devstralの機能を活用し、コードの自動検査やバグの特定を高度化させ、開発プロセスを効率化することを目指しています。Devstralの進化は、コード修正の自動化に留まらず、プロジェクト管理の分野にも及ぶと期待されています。
例えば、AIがコードリポジトリ内の依存関係やバージョン管理を自動化することで、プロジェクト管理にかかる時間を大幅に削減できる可能性があります。同じ依存性が複数回登場するコードエリアの検出や、不要なコードの削減をAIが行うことで、開発者はより創造的な作業に集中できるようになります。
Devstralは、コミュニティからのフィードバックを積極的に取り入れ、継続的な改善を図ることで、ソフトウェアエンジニアリングの現場でより価値のあるツールへと進化していくでしょう。Apache 2.0ライセンスの下で公開されているDevstralは、オープンソースコミュニティとの連携を通じて、その可能性をさらに広げていくことが期待されます。
AIとエンジニアリングの融合：未来の働き方
Devstralの登場は、AIとエンジニアリングの融合を象徴しており、未来の働き方に大きな変革をもたらすと期待されています。AIが実際のコード基盤に直接触れることで、コーディングプロセスは大幅に改善され、開発者はより高度なコード自動化手法を利用できるようになります。
例えば、AIが自動的にバグを検出し、修正することで、人間の介入が不要となり、修正率が85%に達する可能性があります。具体的には、エラーレポートを入力するだけで、AIがバグの原因を特定し、修正案を提示することができます。
これにより、開発者は煩雑なデバッグ作業から解放され、より創造的なタスクに集中できるようになります。また、Devstralはプロジェクト管理の分野でも貢献が期待されています。AIがコードリポジトリ内の依存関係やバージョン管理を自動化することで、プロジェクトの管理時間を削減し、開発者はより効率的に作業を進めることができます。
AIとエンジニアリングの融合は、単に作業を自動化するだけでなく、開発者の創造性を刺激し、新たな発想を生み出す可能性も秘めています。Devstralは、AIがエンジニアリングの現場でどのように貢献できるかを示す好例であり、未来の働き方を考える上で重要な示唆を与えてくれます。
Devstralがもたらす課題と対策：リスク管理
Devstralの導入は、エンジニアリングの現場に大きな変革をもたらす一方で、いくつかの課題も伴います。特に、セキュリティリスク、リスク管理、そして人間側の認識とオーナーシップの3つの側面において、適切な対策を講じる必要があります。
- セキュリティリスクに関しては、APIを介したデータの入力管理が重要であり、読み取り専用のキーを使用することで、データのセキュリティを確保する必要があります。
- また、Devstralが収集したデータを十分に解析し、リスクを予測的に含むデータのみを使用することが重要です。
- 例えば、AIが複数ファイルを同時に操作する場合、データの相互作用や破損リスクを認識し、対策を講じる必要があります。
- さらに、AIアシスタントが人間の認識とオーナーシップを収集し、コーディングプロセスにおける人間の意図を正確に理解する能力が不可欠です。
Devstralの導入にあたっては、これらの課題を十分に認識し、適切な対策を講じることで、その潜在能力を最大限に引き出すことができるでしょう。
おわりに
Devstralの登場は、ソフトウェア開発の現場に革新をもたらす可能性を秘めています。しかし、その導入には専門的な知識や技術が必要です。
Hakkyでは、お客様の課題に合わせて、機械学習を活用したプロダクト開発を支援いたします。プロトタイピングから実用化まで、Devstralのような最新技術を最大限に活用し、開発時間とコストを削減しませんか。
まずはお気軽にご相談ください。
