【悲報】AIコーディングツール、開発速度を19%も低下させる研究結果！経験豊富な開発者ほど「生産性の幻想」に騙される

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11時間前

AIコーディングツールの登場は、ソフトウェア開発に革命をもたらすと期待されてきました。GitHub Copilotを筆頭に、MicrosoftやGoogleといった巨大テック企業がAI開発支援ツールを投入し、生産性の飛躍的向上を約束。プログラマーは退屈な定型作業から解放され、より創造的な仕事に集中できる、コードは瞬時に生成され、バグは自動的に修正される、そんな輝かしい未来がすぐそこまで来ているかのように思われていました。

しかし、2025年7月に発表された研究結果は、この楽観的なシナリオに冷や水を浴びせるものでした。AIの能力評価を専門とする非営利研究機関MET（モデル・エバリューエーション＆スレッドリサーチ）が実施した厳密な調査によると、経験豊富な開発者が最新のAIツールを使用した場合、作業完了までの時間が19%も増加したというのです。この結果は業界に衝撃を与えました。

METはOpenAIの元研究者ベス・バーンズによって設立された信頼性の高い研究機関であり、医学分野で新薬の効果を検証する際に使われるランダム化比較対象試験（RCD）という最も信頼性の高い手法を採用し、AIツールの実際の効果を科学的に検証しました。

研究の参加者は平均5年の貢献実績を持つ16人の経験豊富なオープンソース開発者で、彼らが日常的に開発に携わるプロジェクトは、GitHubで平均2万3000個以上のスターを獲得し、コード数は110万を超える大規模なものでした。実験では、バグ修正や機能追加など、開発者が実際に取り組む予定だった246個の現実的なタスクを用意し、AIを使用できるグループと使用しないグループに完全にランダムに振り分けられました。

実験開始前、開発者たちはAIツールを使うことで作業時間が平均24%短縮されると予測していましたが、実験結果は予想を完全に裏切るものでした。AIを使用したグループは使用しなかったグループと比較して、タスク完了までに平均19%も多くの時間を要したのです。生産性が向上するどころか大幅に低下していたにもかかわらず、実験終了後の開発者たちは「AIのおかげで作業時間が20%短縮された」と自信を持って回答しました。この約40%もの認識の乖離は、研究者たちが「生産性の幻想」と名付けた現象でした。

ユーザーからのコメント:

「AIコーディングツールの登場はソフトウェア開発の歴史における革命的な出来事として語られてきました。」
「プログラマーは退屈な定携作業から解放され、より想像的な仕事に集中できる。コードは瞬時に生成され、バグは自動的に修正される。そんな輝かしい未来がすぐそこまで来ているかのように思われていました。」
「AIの能力評価を専門とする非営理研究機関METかこモデルエバリューエーション&スレッドリサーチが実施した厳密な調査によると経験豊富な開発者が最新のAIツールを使用した場合作業完了までの時間が19%も増加したというのです。」
「この結果は業界に衝撃を与えました。」
「厳密な実験設計が暴いた不合な真実。」
「実験開始前、開発者たちはAIツールを使うことで作業時間が平均24%短縮されると予測していました。これは業界全体が抱いているAIへの期待感を反映した数字でした。」
「体感速度と実速値の恐るべき会り現象。」
「AIを使用したグループは使用しなかったグループと比較してタスク完了までに平均19%も多くの時間を用したのです。生産性が向上するどころか大幅に低下していたのです。」
「しかし本当に衝撃的だったのは実験終了後の開発者の認識でした。AIの効果について尋ねられた開発者たちはAIのおかげで作業時間が20%短縮されたと自信を持って回答しました。」
「実際には19%遅くなっているにも関わらず本人たちは20%早くなったと固く信じていたのです。この約40%もの認識のは研究者たちが生産性の幻想と名付けた現象でした。」
「なぜこのような現象が起きたのでしょうか?」
「熟連開発者の深い専門知識とAIの汎用的な提案のミスマッチです。」
「複雑なシステムにおけるAIの根本的限界。」
「大規模で複雑なコードベースにおけるAIの限界です。」
「AIが生成するコードの品質問題です。」
「調査データによると開発者がAIの提案を受け入れたのは44%未満でした。つまり半分以上の提案が不適切、不完全または単純に不要だったのです。」
「開発者の過針という心理的側面です。AIを使えば必ず早くなるという強い思い込みが非効率な使用方法を除長しました。」
「見過ごされがちな対話コストです。AIとのやり取りは一方的な命令ではなく複雑な対話プロセスです。」
「ベンチマークと現実の危険な断説。」
「この研究結果はこれまでのAIベンチマークテストが示してきた輝かしい成果とは正反対のものでした。」
「しかしこの研究結果を持ってAIは役に立たないと結論づけるのは早敬です。」
「研究の条件は限定的であり、経験豊富な開発者が大規模で複雑なプロジェクトに取り組むという特定の状況での結果です。」
「初心者の学習支援、小規模プロジェクト、迅速なプロトタイピングなどAIツールが有効に機能する場面は確実に存在します。」
「またAI技術の進化は脅異的な速さで続いています。」
「重要なのは現在の限界を正確に認識しAIとの効果的な共同方法を模索することです。」
「想像と効率の新たな地兵へ」
「コ度が魔法のように生まれる光景に私たちは原惑されていた。」
「瞬時に現れる完璧なソリューション、面倒な作業からの解放、無限の可能性。しかし真の生産性とは速さという表想的な指標では測れないもっと新援で複雑なものだった。」
「AIは開発者から核という行為を奪うのではない。それは人間の想像性を新たな高みへと導く職売となる。」
「熟連の職人が道具を選ぶように私たちはAIという新しい道具との対話を学び始めたばかりだ。」
「失敗と成功、思考錯誤と発見、厳滅と希望。この繰り返しの中で人間の直感とAIの計算力が真に響き合う瞬間を探し求めている。」
「今私たちは生産性の他にを通過している。それは古い方法論が機能しなくなり、新しい方法論がまだ確立されていない時だ。」
「しかしこの谷を超えた先には人間の想像性とAIの可能性が真に融合する新しい地兵が広がっている。」
「機械が思考し、人間が想像する。その教会線は曖昧になり、やがて消失する。」
「私たちが目指すのは単なる効率化ではない。それは想像力と計算力が折りなす新たな地の体系だ。」
「AIという鏡に移る自分自身を見つめ人間であることの意味を問い直す。この問いかけこそが技術確信の真の言動力となる。」
「そこでは効率という古い概念を超えた想像と確信が降りなす道の領域が待っている。」
「技術の進化は止まることを知らず、私たちの想像力もまた限界を知らない。この挑戦的な旅地の先に人類とAIが共につぐ、まだ見ぬ物語が確実に存在している。」