解説
Code Execution（コード実行）とは、AIが自らプログラムを作成・実行し、その結果を使って正確な回答を導き出す機能です。Google AI Studioの「Gemini 3 Pro」等に搭載されており、従来のAIが苦手とした複雑な計算やデータ分析、グラフ作成を自動で行えます。ビジネスでの数値集計や可視化を効率化する、極めて実用的な技術です。
さらに詳しく解説
コード実行（Code Execution）とは、AIが生成したコードを実際に実行し、結果を得る機能です。LLMの能力を拡張し、計算、データ処理、ファイル操作などを実行可能にします。
コード実行の仕組み
[ユーザー質問]
↓
[LLMがコード生成]
↓
[サンドボックス環境で実行]
↓
[実行結果をLLMが解釈]
↓
[ユーザーへの回答]主要なコード実行機能
[ChatGPT](/glossary/chatgpt) Code Interpreter
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 環境 | Python |
| ファイル | アップロード可能 |
| ライブラリ | 主要パッケージ利用可 |
| 用途 | データ分析、可視化 |
[Claude](/glossary/claude) Analysis
- Pythonコード実行
- データ分析・可視化
- CSVなどのファイル処理
[Google Gemini](/glossary/google-gemini)
- コード実行機能
- 複数言語対応
コード実行の活用例
1. データ分析
ユーザー：「このCSVの売上推移をグラフにして」
AI：[Pythonでpandasとmatplotlibを使用してグラフ生成]2. 計算処理
ユーザー：「この複雑な数式を計算して」
AI：[Pythonで正確に計算]3. ファイル変換
ユーザー：「このExcelをCSVに変換して」
AI：[Pythonでファイル変換を実行]セキュリティ対策
サンドボックス
- 隔離された実行環境
- ネットワークアクセス制限
- ファイルシステム制限
リソース制限
- 実行時間の上限
- メモリ使用量の制限
- CPUリソースの制限
コード実行 vs [関数呼び出し](/glossary/function-calling)
制限事項
- 実行環境の制限: 利用可能なライブラリ
- リソース制限: 時間、メモリ
- ネットワーク制限: 外部通信不可の場合が多い
- 永続性: セッション終了で消失
今後の展望
- より多くの言語・環境のサポート
- エージェント機能との統合
- よりインタラクティブな実行環境
コード実行は、LLMの能力を実世界のタスクに適用するための重要な機能です。
