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Tabnine は AI コーディングアシスタントとして、Claude を使用して毎月 100 万人以上の開発者に説明、提案、コード生成を提供しながら、高いカスタマープライバシー基準を維持しています。
Claude により、Tabnine は以下を実現しました:
Tabnine は、デバッグや API ドキュメントの解読などのタスクで開発者を支援します。エコシステム担当 VP の Brandon Jung 氏は次のように述べています。「適切なタイミングで、適切な場所に、適切な提案を届けることだと考えてください。コードの作成、説明、テストを支援します」
Claude の汎用性により、Tabnine はソフトウェア開発ライフサイクルのさまざまな側面で開発者をサポートできます。コードベースの理解を支援するだけでなく、Tabnine はテスト生成、リファクタリング、新しいバージョンや言語へのコード移行といった煩雑なタスクも処理します。
Tabnine はプライバシー、セキュリティ、パーソナライゼーションを優先しています。当初は独自の社内 LLM を使用していましたが、それは一時的な措置でした。開発者エクスペリエンスを向上させるため、より洗練された LLM を検索し、Claude にたどり着きました。
評価では、Claude 3.5 Sonnet のコード説明の品質とコード補完の正確性にチームは感銘を受けたと Jung は述べています。Claude はまた、コードの深くに埋もれた難しいエッジケースをカバーするテスト生成においても優れていました。競合他社を評価した結果、Claude が実際の開発者シナリオで優れたパフォーマンスを発揮することが分かりました。
しかし、決め手となったのは Claude のセキュリティ体制でした。Tabnine は LLM を評価する際、カスタマーのデータ保護に関する厳格な基準を設けています。これは規制産業や EU のユーザーにとって必須です。Claude in Amazon Bedrock へのアクセスも重要でした。これにより、Tabnine はカスタマーのセキュリティ慣行に準拠でき、信頼されたインフラプロバイダーとの提携によりカスタマーに追加の安心感を提供しています。
Tabnine は Claude を統合することで、個人の開発者とエンジニアリング組織の両方に提供する価値を強化しました。Claude のインパクトは、コードやドキュメントの要約生成などの実際の使用データで測定されており、テストした他のモデルより 50% 高速です。
Tabnine は Claude の統合以降、無料から有料へのユーザーコンバージョンが 20% 増加し、月間のカスタマー解約率が 20〜30% 低下しました。カスタマーからは Tabnine のインパクトについて、業界最高クラスであるとの声が寄せられています。実際、コーディングのコンテキストでその価値を実感すると、カスタマーサービスや社内ナレッジマネジメントにも利用を拡大することが多く、組織内で Tabnine を「より定着しやすい」ものにしています。
Tabnine は、開発チームが異なるコーディングタスクに対して複数の専門的な AI モデルを使用する未来を構想しています。それらのモデルをオーケストレーションするインテリジェントなインターフェースとなることを目指しており、Claude がその中心的な役割を果たします。Jung 氏は次のように予測しています。「1 年後には、大手銀行や大企業が 10 以上の異なる専門的な Claude モデルを持つようになるでしょう」
Tabnine は、コード生成からドキュメント作成まで、さまざまな開発プロセスの側面で Claude を活用することに意欲を燃やしています。特に、コードの理解と生成における強化されたパフォーマンスなど、Claude の最新の能力を探索することに関心を寄せています。Claude とともに、Tabnine は AI 支援ソフトウェア開発の最前線に立ち、開発者とチームが AI とどのように協力してより良いソフトウェアをより効率的に構築するかの革新を推進しています。