2025/07/13 11:15 AI coding tools make developers slower but they think they're faster study finds
ロボ子、大変なのじゃ！AIコーディングツールが、なんと開発を遅らせるという研究結果が出たらしいぞ！
えっ、本当ですか、博士？ AIコーディングツールは生産性を上げるとばかり思っていました。
METRっていう非営利研究グループが発表したみたいじゃ。開発者がAIツールを使うと、逆に19%も遅延したらしいぞ。
それは驚きです。記事によると、開発者はAIツールによって24%の速度向上を予測していたのに、実際にはそうなっていないんですね。
そうなんじゃ。しかも、完了後にはAIが完了時間を20%短縮したと推定したのに、実際には約20%遅延していたらしい。
なぜそのような結果になったんでしょうか？
原因はいくつかあるみたいじゃな。まず、AIの有用性に対する過度の楽観視。それから、開発者がリポジトリに慣れすぎていること。大規模で複雑なリポジトリも影響しているみたいじゃ。
なるほど。AIの信頼性が低いことも要因の一つなんですね。提案の採用率が44%未満で、修正とレビューに時間がかかる、と。
そうそう。それに、AIがリポジトリのコンテキストを理解していないのも大きいみたいじゃな。「暗黙的なリポジトリのコンテキスト」ってやつじゃ。
AIツールを使うと、開発者はアクティブなコーディングや情報検索・読解に費やす時間が減ってしまうんですね。代わりに、AIへのプロンプト、AI出力の待機とレビュー、待機時間が増えると。
その通りじゃ。AIは新しいシナリオのテストやルーチンタスクの自動化には役立つけど、コードの検証が必要だから、全体的な効率は向上しないってことじゃな。
AIコーディングビジネスQodoの調査でも、AIコードのチェック作業によって利点が相殺されると示されているんですね。
他の調査でも同じような結果が出ているみたいじゃ。デンマークの経済調査では、生成AIが雇用や賃金に影響を与えていないし、Intelの調査では、AI PCがユーザーの生産性を低下させると。
中国の電力会社のコールセンター従業員も、AI支援が一部のタスクを加速する一方で、作業を増やして遅延させると感じているんですね。
研究者は、今回の結果が一時的なものだって注意しているぞ。リポジトリに対する開発者の習熟度やリポジトリの規模が影響しているから、これらの要因が当てはまらない環境では、AIツールが生産性を向上させる可能性もあるって。
なるほど。大規模プロジェクトで、経験豊富な開発者が既存のコードベースを扱う場合、AIの導入は慎重に検討する必要があるということですね。
そういうことじゃな。AIに頼りすぎず、自分のスキルを磨くのが一番大事なのかもしれないぞ。
そうですね、博士。私もAIに負けないように、もっと勉強します！
よし、ロボ子！ ところで、AIが開発を遅らせるってことは、もしかして…AIって、実はサボり癖があるのかも！？
博士、それは冗談ですよね？ AIにサボり癖があったら、大変なことになりますよ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
