データサイエンティストこそGitHub Copilotを使うべき3つの理由

GitHub Copilotは、一見するとエンジニアやプログラマー向けのツールに見えますが、実はデータサイエンティストにとっても非常に役立ちます！

役立つどころか、むしろエンジニアよりデータサイエンティストこそ使うべきだと思ったので、その理由について語ります！

# GitHub Copilotとは

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まず最初に簡単にGitHub Copilotについて解説します。

GitHub Copilotは、AIを活用したペアプログラミングツールで、コメントやコードのオートコンプリート機能により開発者の生産性を向上させます。

このツールの主な機能は、大量の公開ソースコードから学習したAIが提供する高精度なコード補完で、これまでのコード、コメント、関数名などからあなたが次に書きたいと思っているコードを予測し、自動で書き出します。

![マイムービー_speed_up_3x-1.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3356814/d12eb117-d960-13aa-cb76-d8a63d87b5f2.gif)

例えば、実装したい関数の内容をコメントで書くだけで、GitHub Copilotがその関数を自動的に生成してくれるので、開発者はTabキーを押すだけで提案を受け入れ、すぐにコーディングを完了できます。

GitHubの実施した実験によれば、GitHub Copilotを導入したグループは同じコーディングタスクを半分以下の時間で完了できたとの結果が出ています。

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GIthub Copilotの料金や使い方・機能などについては以下のページで解説しているので、使い方や機能などについてはこちらをご覧ください。

https://generativeinfo365.com/?p=1378

# データサイエンティストこそGitHub Copilotを使うべき3つの理由

ここからは、今回の話のメインであるデータサイエンティストこそGitHub Copilotを使うべき理由について解説していきます！

## 理由①：データサイエンティストはコードを書くのがメインの仕事ではないから

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データサイエンティストにGitHub Copilotをおすすめする一番の理由はコレです！

データサイエンティストの主な仕事は、データから価値ある洞察を見つけ、それを企業戦略や施策評価に活かすことです。

そのためには、コードを書くことが必要になりますが、それはあくまでもデータ分析のための”手段”であり、”目的”ではありません。

なので、データサイエンティストにとっては、コードを書く時間を極力減らし、データ分析や洞察を得るためのより本質的なことに時間を増やすことが理想的です。

そこで重要なのが、GitHub Copilotの活用です。

GitHub Copilotを使えば、コードを書く時間を大きく削減でき、その結果、データ分析に集中する時間が増やすことができます。

コードを書くことに時間を取られるデータサイエンティストと、分析により時間を割けるデータサイエンティストとでは、アウトプットに大きな差が出るのは間違いありません。

つまり、データサイエンティストはGitHub Copilotを活用することで、より良い成果を出すことができるようになります。

## 理由②：データサイエンティストのコードは煩雑になりやすいから

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データサイエンティストが書くコードは、データの前処理や分析、予測モデルの作成などにおいて試行錯誤を行うため、複雑で煩雑なコードにになりがちです。

しかし、GitHub Copilotを利用することで、このような煩雑なコードを整理し、効率的でシンプルなコードを提案してもらえます。

例えば、適切な関数の使用、リファクタリングの提案など、コードの可読性を向上させ、効率的なコードを書くためのサポートをしてくれます。

GitHub Copilotを利用することで、整理されたコードが書けるので、他の人がそのコードを読んだ時や、他の分析に利用する時にもすぐに活用できます。

さらに、リファクタリングにかかる時間を節約することができるので、よりデータ分析に集中することが可能となります。

## 理由③：GitHub Copilotから適切なコードの提案を得られる確率が高いから

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データ分析の作業は、特定のパターンに従って進行することが多く、そのコーディングも一定のパターンを持っています。

例えば、データのロード、前処理、分析、可視化といった流れはデータ分析においてのオーソドックスなパターンです。

GitHub Copilotは、膨大な量のソースコードから学習しており、その中にはもちろん、このような分析フローも含まれています。

そのため、GitHub Copilotはデータサイエンティストの意図を理解しやすく、適切なコードを提案する確率が高いのです。

したがって、ある程度パターン化されているデータ分析においては、GitHub Copilotの能力を最大限に活かすことができるということです。

# まとめ

今回は、"データサイエンティスト"をメインに話しましたが、正直コードを書くのが仕事であればかなり多くのケースでGitHub Copilotは有用かと思います！

特に今回の理由③で解説したように、一定のパターンに基づいたコードを書く作業が多い場合、GitHub Copilotからの適切な提案を得られる可能性が高まります。

費用については、個人プランが月10ドル、ビジネスプランが月19ドルとなっており、GitHub Copilotを使うことで月に1～2時間程度の作業時間が短縮できるのであれば、費用対効果には十分見合うと考えられます。

GitHub Copilotの使い方や機能、料金については以下のページにまとまっているので、気になる人はこちらも併せてチェックしてみてください！

https://generativeinfo365.com/?p=1378