MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory（CSAIL）の研究者らが2025年7月16日、AIによるソフトウェア開発の課題をまとめた研究論文「Challenges and Paths Towards AI for Software Engineering」を発表した。筆頭著者はMIT電気工学・コンピューターサイエンス専攻大学院生のAlex Guである。共著者にはMIT教授のArmando Solar-Lezama、カリフォルニア大学バークレー校教授のKoushik Sen、コーネル大学助教授のKevin Ellis、スタンフォード大学助教授のDiyi Yang、ペンシルベニア大学のZiyang Liらが名を連ねる。
研究では、現在のAIがコード生成を超えたソフトウェア開発タスクで直面する課題を特定した。具体的には、大規模コードベースでの作業、企業固有のコーディング規約への対応、デバッガーや静的解析器といったツールの効果的な使用などが挙げられる。評価基準として使用されるSWE-Benchは数百行程度のコードしか扱わず、実際の開発現場との乖離が指摘された。研究は国立科学財団（NSF）、インテル、海軍研究局の支援を受け、機械学習国際会議（ICML）で発表される。
From:
Can AI really code? Study maps the roadblocks to autonomous software engineering
【編集部解説】
このMIT CSAILによる研究は、AIコーディングツールの現状と課題を冷静に分析した貴重な報告書です。GitHub CopilotやChatGPTなどのAIアシスタントが開発現場で急速に普及する中、その実力と限界を科学的に検証しています。
なぜこの研究が重要なのか
現在のAIコーディングツールは確かに短いコード生成では優秀な成果を見せていますが、実際の企業開発で求められる複雑なタスクには多くの課題があります。特に数百万行規模のコードベースでの作業、企業固有の開発規約への対応、デバッガーや静的解析ツールとの連携など、実際の開発現場で直面する問題への対応力が不十分だということが明らかになっています。
評価基準の問題点
研究で指摘されている重要な問題の一つが、現在の評価基準の不備です。業界標準となっているSWE-Benchは数百行程度の比較的簡単なコード修正しか扱っておらず、実際の開発現場とは大きな乖離があります。さらに、公開リポジトリからのデータ漏洩リスクや、テストケースの不備なども指摘されており、AIモデルの真の実力を測定できていない可能性があります。
人間とAIのコミュニケーション課題
研究で特に興味深いのは、AIと開発者の間のコミュニケーション不足についての指摘です。現在のAIツールは大量のコードを生成できますが、その品質や信頼性について開発者に十分な情報を提供していません。これは「コンパイルは通るが本番環境で動作しない」という問題を引き起こしており、実用性を大きく損なっています。
企業固有の開発環境への対応
各企業が独自のコーディング規約や開発環境を持っているため、公開データで学習したAIモデルでは対応が困難という問題も浮き彫りになっています。これは「分布外問題」と呼ばれ、AI開発における根本的な課題の一つです。
技術的な限界と今後の展望
現在のAIモデルは構文（見た目）による検索は得意ですが、機能や論理による検索は苦手としています。これにより、似たような名前だが異なる機能を持つコードを誤って参照してしまうという問題が発生しています。
コミュニティへの呼びかけ
この研究は単なる問題提起にとどまらず、業界全体でのオープンソースコラボレーションの必要性を強調しています。より包括的な評価基準の開発、透明性の高いツールの構築、そして人間とAIの協調的な開発プロセスの確立が求められています。
現在のAIコーディングツールは確実に進歩していますが、真の「自律的ソフトウェア開発」実現にはまだ多くの課題が残されているのが現実です。この研究は、過度な期待を抑制し、現実的な改善の道筋を示す重要な指針となるでしょう。
【用語解説】
SWE-Bench（Software Engineering Benchmark）
AIモデルのソフトウェア開発能力を評価するベンチマークテスト。GitHubの実際の問題を修正させることで性能を測定するが、数百行程度の小規模なコードしか扱わないため、実際の開発現場との乖離が指摘されている。
ファジング（Fuzzing）
ソフトウェアの脆弱性やバグを発見するため、プログラムに大量の不正なデータや予期しない入力を与えてテストする手法。自動化されたセキュリティテストの一種である。
プロパティベーステスト（Property-based Testing）
プログラムが満たすべき性質や条件を定義し、その性質が成り立つかを自動的に検証するテスト手法。従来の例示ベースのテストとは異なるアプローチを取る。
静的解析器（Static Analyzer）
プログラムを実行せずにソースコードを解析し、潜在的なバグや問題を発見するツール。コンパイル時にエラーや警告を検出する仕組みの一つである。
競合状態（Race Condition）
複数のプロセスやスレッドが同じリソースに同時にアクセスしようとした際に発生する問題。実行順序によって結果が変わってしまう並行プログラミングの典型的な課題である。
継続的統合（Continuous Integration, CI）
開発者がコードを頻繁にメインブランチに統合し、自動的にビルドとテストを実行する開発手法。コードの品質維持と早期バグ発見を目的としている。
ゼロデイ脆弱性（Zero-day Vulnerability）
発見されたが修正パッチがまだ提供されていないセキュリティ脆弱性。攻撃者がこの脆弱性を悪用する可能性があるため、緊急対応が必要とされる。
V8エンジン
GoogleによるJavaScriptエンジンで、主にChromeブラウザで使用されている。記事では産業規模のコード最適化の例として、その継続的な改良作業の複雑さを示すために言及されている。
ICML（International Conference on Machine Learning）
機械学習分野における世界最高峰の国際会議の一つ。AI研究者が最新の研究成果を発表する場として、学術界で高い権威を持つ。
【参考リンク】
MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)（外部）
MIT最大の研究所でコンピューターサイエンスとAI研究の世界的拠点
Armando Solar-Lezama – MIT CSAIL（外部）
MIT教授でComputer Assisted Programming Groupを率いる研究者
GitHub Copilot（外部）
GitHubが提供するAIコーディングアシスタント
International Conference on Machine Learning (ICML)（外部）
本研究が発表される機械学習分野の主要国際会議
Mistral AI（外部）
フランスのAI企業で企業向けコーディングアシスタントを提供
【参考記事】
Challenges and Paths Towards AI for Software Engineering – arXiv（外部）
MIT CSAILのAlex Guらによる研究論文の原文
The Evolution and Challenges of AI in Software Engineering（外部）
MIT研究を基にしたAIソフトウェア開発の課題と展望についての解説
【編集部後記】
日々の開発業務でGitHub CopilotやChatGPTなどのAIツールを活用されている方も多いのではないでしょうか。今回のMIT研究が示す「AIコーディングの現実と限界」について、皆さんはどのように感じられましたか？
私たちinnovaTopia編集部も、実際の開発現場でこれらのツールがどこまで役立っているのか、そして今後どのような進化が期待できるのかを一緒に考えていきたいと思います。もしよろしければ、普段お使いのAIコーディングツールでの体験談や、「こんな機能があったら便利だな」というアイデアをお聞かせください。
テクノロジーの未来を一緒に探求していけたら嬉しいです。
