概要
https://secondthoughts.ai/p/ai-coding-slowdown
詳細内容
## AIコーディングの減速
https://secondthoughts.ai/p/ai-coding-slowdown
AIコーディングツールが経験豊富な開発者の生産性を低下させる可能性を、METRの調査が明らかにしました。
[[AI開発, 生産性, コード品質, 開発ワークフロー, ツール評価]]
2025年春に実施されたMETRの厳密な調査により、AIコーディングツールが、成熟したオープンソースプロジェクトに取り組む経験豊富な開発者の生産性を19%低下させることが判明しました。驚くべきことに、開発者自身は生産性が20%向上したと認識していました。この減速は、AI生成コードがプロジェクトの高い基準を満たさず、レビューやプロンプト調整、破棄に多くの時間を要したこと、またAIツールが大規模で複雑なコードベースや暗黙知の扱いに苦戦したことに起因します。AIは新規プロジェクトや小規模なタスクには有効であるものの、複雑な既存環境ではその限界が露呈し、主観的な評価が誤解を招く可能性があることを示唆しています。
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**編集者ノート**: この調査結果は、AIコーディングツール導入の「なぜ」を深く考えるきっかけとなります。我々ウェブアプリケーションエンジニアは、常に生産性向上を追求しますが、AIがもたらす「見せかけの生産性向上」に惑わされてはなりません。特に、既存の複雑なシステムや厳格なコーディング規約を持つプロジェクトでは、AIが生成するコードの品質や整合性の維持に、かえってコストがかかる可能性があります。今後は、AIツールを導入する際に、単なるコード生成量ではなく、実際の開発サイクル全体での品質と生産性への影響を客観的に測定する指標が不可欠となるでしょう。AIは銀の弾丸ではなく、その真価は「どこで、どのように使うか」にかかっています。将来的には、AIがプロジェクトの規約やアーキテクチャを深く理解し、より高品質なコードを生成できるよう進化するか、あるいは開発者がAIの出力を効率的に修正・統合する新たなワークフローが確立されると予測します。