概要
https://www.sonarsource.com/blog/the-coding-personalities-of-leading-llms/
詳細内容
## The Coding Personalities of Leading LLMs
https://www.sonarsource.com/blog/the-coding-personalities-of-leading-llms/
Sonarが最新レポートで主要LLMのコーディング特性を分析し、ベンチマークだけでは見えない品質やリスクを浮き彫りにした。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[LLM Code Quality, Static Analysis, AI-assisted Development Risks, LLM Benchmarking, Developer Productivity]]
AIコード生成量の増加が必ずしも開発速度向上に繋がらない「エンジニアリング生産性パラドックス」が指摘されています。これは、AI生成コードの人間によるレビューと検証の必要性から生じます。Sonarが発表した最新レポート「The Coding Personalities of Leading LLMs」は、主要LLMが生成するコードをSonarQubeで分析し、ベンチマークだけでは見えない「コーディング特性」と共通の盲点を明らかにしました。
分析結果から、各LLMには「多弁性」「複雑性」「コメント傾向」に基づく独自の特性があることが判明しました。例えば、Claude Sonnet 4は「シニアアーキテクト」のように複雑で野心的なコードを生成する反面、深刻なバグのリスクを高めます。OpenCoder-8Bは「ラピッドプロトタイパー」として高速かつ簡潔ですが、技術的負債を抱えやすい傾向があります。これは、まるで新入社員の働き方を理解するように、LLMのアウトプットを適切に管理し、チームに統合するために不可欠な知見です。
また、全モデルは構文的に正しく高速なコード生成、堅牢なアルゴリズム理解、優れた言語間翻訳能力といった共通の強みを持つ一方で、深刻な脆弱性の多発、リソースリークやAPI契約違反といったエンジニアリング規律の欠如、そして保守性の低い「コードの匂い」が90%以上を占めるという共通の欠陥も抱えています。特に注目すべきは、ベンチマークスコアが向上した新しいモデル（例：Claude Sonnet 4）が、実際にはより深刻な（BLOCKERレベルの）バグをはるかに多く生み出す可能性があるという点です。これは、機能的正確性のみに依存したベンチマークがいかに誤解を招くかを示しています。
このレポートは、ウェブアプリケーションエンジニアにとって、AI支援開発の潜在的なリスクと機会を深く理解する上で極めて重要です。「信じてから検証する (trust but verify)」というアプローチの必要性が強調され、Sonarのような静的コード分析ツールが、AI生成コードの品質、セキュリティ、保守性を確保し、生産性向上の真の実現に不可欠であることが示唆されています。LLMを導入する際は、単なる速度やベンチマーク値だけでなく、その「コーディング特性」とコードの品質・リスクプロファイルを総合的に評価することが求められます。