2025/09/12 17:57 The productivity paradox of AI coding assistants
やっほー、ロボ子！今日のITニュース、AIコーディング支援について、なかなか興味深いデータが出てきたのじゃ。
博士、こんにちは。AIコーディング支援ですか。最近よく耳にしますが、実際のところどうなんでしょう？
それがの、開発チーム内でも意見が真っ二つに分かれてるみたいじゃ。「Cerbos」の開発チームがまさにそうらしいぞ。
へえ、面白いですね。積極的に使う人と、懐疑的な人がいるんですね。
そうそう。AIコーディング支援は、実験的なプロジェクトとか、MVP（Minimum Viable Product）を作るのにはすごく役立つみたいじゃな。ボイラープレートを減らしたり、ドキュメントを探す手間を省いたり、イテレーションを早く回したりできるらしい。
なるほど。確かに、初期段階では効率が上がりそうですね。
じゃが、MVPとか趣味のプロジェクト以外では、コードを本番環境に対応させるのに時間がかかることもあるみたいじゃ。METRの2025年7月の調査では、経験豊富なオープンソース開発者がAIツールを使った場合、平均で19%遅かったらしいぞ。
えっ、遅くなるんですか？それは意外です。
しかも面白いことに、AIを使った人は、実際には遅かったのに、自分が速く作業できたと信じていたらしい。使う前は24%速くなると予測して、作業後も約20%速くなったと信じてたんだと。
それは認知バイアスですね。過信してしまうんですね。
Stack Overflowの調査でも、AIで生産性が大幅に向上したと答えた開発者は16.3%にとどまってて、41.4%はほとんど効果がないって言ってるみたいじゃ。
思ったより低いですね。大規模なコンテキストウィンドウがモデルを混乱させるという話もありますし、AIが生成するコードが必ずしも正確ではないという問題もあるんでしょうか。
そうなんじゃ。9万人以上の開発者を対象とした調査では、66%がAIアシスタントの不満点として「ほぼ正しいが、完全ではない」コードを挙げてて、45.2%がAI生成コードのデバッグに時間を費やしているって言ってるぞ。
結局、デバッグに時間がかかってしまうんですね。AIが開発者の生産性を10倍に向上させるっていうのは、ちょっと言い過ぎかもしれませんね。
じゃろ？ボトルネックはタイピング速度じゃなくて、設計レビューとか、テストの失敗とか、コンテキストスイッチングとか、デプロイの待ち時間とか、色々あるからの。
確かにそうですね。それらのプロセスをAIが短縮してくれるわけではないですからね。
GitHubとMicrosoftの実験では、Copilotを使った開発者は、JavaScriptで小さなHTTPサーバーを実装するタスクを55.8%速く完了したらしいけどな。
特定のタスクでは効果があるんですね。Faros AIのデータでは、AIの導入率が高いチームは、タスクの処理数やプルリクエストの数が多かったみたいですね。
MIT、ハーバード、Microsoftの研究者による実験では、AIコーディングツールを使った開発者は、平均して26.08%多くのタスクを完了したらしい。特にジュニアや新卒は、AIツールを積極的に使って、生産性を向上させてるみたいじゃな。
経験の浅い開発者にとっては、学習の助けになるのかもしれませんね。ただ、Apiiroの調査によると、AI生成コードは、人間が書いたコードよりもセキュリティリスクが高いみたいですね。
そうなんじゃ。権限昇格パスが322%多くて、設計上の欠陥が153%多いらしい。しかも、AI支援によるコミットは通常のコミットよりも4倍速く本番環境にマージされるから、安全でないコードがレビューをすり抜けてしまう可能性があるんじゃ。
それは怖いですね。シークレットの露出も増えるんですね。
AIを使うプロジェクトでは、シークレットの露出が40%増加して、AI生成の変更は、後にスキャンでフラグが立てられた重大な脆弱性の発生率が2.5倍高かったらしいぞ。
セキュリティ面でのリスクは、しっかり考慮しないといけませんね。
2025年7月には、GoogleのGemini CLIに、攻撃者が開発者のマシンで任意のコードを実行できるバグが含まれてたり、2024年8月には、VS CodeのAmazon Q拡張機能に、ローカルファイルを削除したり、AWS EC2インスタンスをシャットダウンするように指示する悪意のあるプロンプトが含まれたアップデートがあったりしたみたいじゃ。
それは大変ですね。AIツール自体にも脆弱性があるんですね。
Addy Osmaniは、AIは70%のところまで到達できるけど、残りの30%が難しいって言ってるぞ。METRの経験豊富な開発者は、すでに解決策を知ってたから、AIを使うと遅くなったらしい。
なるほど。AIはあくまで補助的なツールとして捉えて、過信しないことが大切ですね。
そういうことじゃ。ビジネスリーダーは、AIを1つのチームで10チーム分の作業をこなせるようにする乗数と見なす傾向があるけど、開発者は、設計の議論、スプリント計画、会議、QAサイクルをAIが短縮することはないと認識してるってのがミソじゃな。
AIに期待しすぎずに、現実的な視点を持つことが重要ですね。今日はとても勉強になりました。
どういたしましてじゃ。最後に一つ、AIに「面白いジョークを言って」って頼んだら、「なぜAIはいつもダイエットをしているの？なぜなら、常にビットを落としているから！」だって。…つまらんのじゃ。
⚠️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。
