米国のAI研究機関であるModel Evaluation & Threat Research（METR）に所属する研究者らが発表した論文「Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity」は、コーディングにおいて、AIツールを使うとどれくらい開発が効率化するかを調査した研究報告だ。
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2507/16/news034.html
AIでコーディングはどのくらい高速化できる？→実際は遅くなっていた 米国チームが実験 原因5つを特定 [18pCq5★]
3 レス · dat原文
ドカっと書かせる使い方は難しいよね
手動かさないと分からない領域は指示出来ないし結局自分と同じようなバグが挿入される
金払ってラバーダック・デバッグしてる感覚
これワロタ
しかしコメントがなかったんかな？あるいはあっても考慮されなかった？
> 第5に、リポジトリ固有の暗黙知の存在がある。例えば「このコードは一見不要に見えるが、5年前のバグ対応で追加したもので、削除すると特定の状況で問題が起きる」といった知識がある場合、長年の貢献者が持つ文書化されていない知識をAIは活用できず、その結果として有用性が低下した。