こんにちは！AI-Bridge Labのせいやです😊
Claude 3.7 SonnetやReplit Agent V2のリリースでアプリ開発が身近になり、コーディング作業に触れる機会が増えた方もいると思います。
ただ複雑なアルゴリズムを実装する際に何時間もデバッグ（修正）に費やしたり、同じようなコードを何度も書いたりして「コーディングがもっと効率的になってくれたらなぁ」と思ったことはありませんか？
実は今、そんなユーザーの悩みを解決する可能性を秘めたツールが注目を集めています。
それが、AIを活用して爆速でコーディングを書いてくれる「Mercury Coder」というツールです。
この記事ではMercury Coderの特徴や機能、公式が発表しているデータや実際のコーディング比較などについて詳しく解説していきます。
Mercury Coderとは
Inception Labs社が開発したMercury Coderは、AIを活用したコーディングに特化したLLMモデルで、コード生成、補完、デバッグの自動化を通じて生産性を上げるサポートをしてくれます。
一般的なLLMモデルと比べても爆速でコードを生成してくれるためユーザーがコードを書く時間を大幅に短縮して、より創造的なタスクに集中できる時間を作ってくれます。
なぜそんなに早く出力できるのか
一般的な言語モデルは、左から右へ1トークンずつ順番に生成する「自己回帰型」という方式ですが、Mercury Coderはまずランダムな（または「ノイズ状態」の）コードからスタートします。そして、複数のステップを通じてその「ノイズ」を徐々に取り除きながら、コード全体を一度に並列で整えていく「粗から細へ」アプローチ（Diffusion型）を採用しています。
文章作成に例えると、
普通の言語モデル（自己回帰型）は、一文字ずつ順番に書く方法です。
小説を書くときに最初の一文から順番に書いていくようなイメージですね。
一方で、Mercury Coder（Diffusion型）は、まず全体の下書きをザックリ作り、そこから徐々に完成させる方法です。例えるなら、小説を書くときに最初に大まかなストーリーや構成を決めて、次に章ごとの流れを作り、最後に細かい言葉を整えて仕上げるようなイメージです。
この仕組みによって、一度に多くの部分を同時に処理できるため、従来の方式よりも高速に、コードが生成できるのです。
使い方
Mercury CoderとClaude 3.7 Sonnetのコーディング速度の検証
内容：マインスイーパーを作成する時間を比べる
結果：Mercury Coderが6秒、Claude 3.7 Sonnet 57秒
データで見るMercury Coder
大規模言語モデルの評価指標であるHumanEvalやMBPP、EvalPlusを使った検証結果を表にしたものです。
Copilot Arenaという、AIのコーディング能力を比べて人間が投票するプラットフォームでも高い評価を得ています。
各LLMモデルの1秒あたりの出力トークン数を比べたグラフ
Diffusionモデルのコード生成における課題
1.全体を一度に作るので、細かい繋がりが難しい
コードは、単語や記号が順番に並ぶパズルのようなものです。
Diffusionモデルは最初に全体を一度に作り始め、いくつかのステップを同時に修正する方式なので、細かい繋がり（例えば、変数名や論理の流れ）がうまく維持できないことがあります。
2.直す過程で小さなミスがたまる可能性がある
Diffusionモデルは「ノイズ状態」から何度も直していく（デノイジング）ことで、最終的なコードを作ります。この「直す」作業の途中で、ちょっとした誤りが発生することがあり、その小さなミスが何回も繰り返されると、最終的なコードにエラーが残ってしまう可能性があります。
3.もともと画像用に作られた技術を使っているため、コードのような離散的なデータに合わない部分がある
Diffusionモデルは、もともと写真や動画などピクセルという連続したデータを扱うために作られました。
しかし、コードや文章は、一語一語がはっきり区切られた「離散データ」です。この違いから、連続的なデータ用に考えた方法をそのまま使うと、細かい部分や精度が低くなることがあります。
将来の展望
Inception Labsは、Mercuryシリーズの拡張として、チャットアプリ向けのAIモデルをクローズドベータで開発中です。
今後は、
- マルチモーダル機能（テキスト＋画像生成）の追加
- 「Chain-of-Thought」による論理的推論の強化
- エッジデバイス（スマートフォンやIoTデバイス）向けの軽量化
を進め、場所を問わず高速なAI生成を可能にする計画。
元OpenAIのAndrej Karpathy氏は、拡散モデル採用のLLMが実用化されることで、新たな長所と短所が見えてくると指摘しています。
まとめ
Mercury Coderは、爆速でコードが書けるAIを活用したコーディング支援ツールとして注目されています。
たった数秒でマインスイーパーやテトリスなどのゲームを作成してくれるので簡単なコーディングの依頼には最適なツールと言えます。
コードの正確性やセキュリティ面での課題がありますが、もしClaude 3.7 Sonnetのような最新AIがこのレベルのスピードを持ったらと考えると、開発が一気に加速しそうでワクワクしますよね！
皆さんもMercury Coderを試して、アプリが瞬時に完成する衝撃的な体験を味わってみてください！
AI-Bridge Labについて
AI-Bridge Labでは、今後も生成AIの活用事例について、継続的に情報を発信していきます。
最新のAI技術とその活用方法について、ぜひ一緒に学んでいきましょう！
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