【ダイジェスト】
人工知能（AI）がコード生成の量を増やす一方で、全体的なコード品質に悪影響を及ぼす可能性があるという新たな研究結果が、開発者向け分析ツールを提供するGitClearから報告されました。この研究では、AIがコード生成にそれほど関連していなかった過去の年と比較して、2023年に変更された1億5300万行のコードを分析しました。
研究の結果、コードの「チャーン」、つまり著者によって書かれた後2週間以内に廃棄されるコード行の割合が増加しており、2024年にはその数が倍増すると予想されています。コードのチャーンが多いということは、ミスが本番環境にデプロイされるリスクが高まることを意味します。
また、研究によると、「コピー＆ペーストされたコード」の割合が、「更新」「削除」「移動」されたコードよりも速く増加しています。GitClearの創設者であるビル・ハーディングは、「この点において、AIによって生成されたコードの構成は、短期間でプロジェクトに参加し、その作業を熟考せずにプロジェクト全体に統合する開発者に似ている」と述べています。
この研究は、AIがコード生成において果たす役割が増大するにつれて、開発者が直面する新たな課題を浮き彫りにしています。コードの量が増えることは、一見すると生産性の向上につながるかもしれませんが、それが必ずしも品質の向上に直結するわけではないことが示されています。開発者は、AIによって生成されたコードを適切に管理し、プロジェクト全体の品質を維持するための新たなアプローチを模索する必要があるでしょう。
このような状況を踏まえ、開発者コミュニティや企業は、AIを活用しつつも、コード品質を維持、向上させるためのベストプラクティスを確立することが急務です。AIの進化は止まることなく進んでおり、それに伴う影響もまた、私たちの技術開発のあり方に大きな変化をもたらしています。
【ニュース解説】
AI技術がコード生成の分野でますます活用されるようになっていますが、それが必ずしもコードの品質向上につながるわけではないという研究結果がGitClearによって発表されました。この研究は、2023年に変更された1億5300万行のコードを分析し、AIがコード生成に関わる以前の年と比較しています。
研究の結果、コードの「チャーン」が増加していることが明らかになりました。チャーンとは、コードが書かれてから2週間以内に廃棄される割合のことで、これが多いということは、コードに含まれるミスが本番環境にデプロイされるリスクが高まることを意味します。2024年にはこのチャーンの割合が倍増すると予想されています。
さらに、コピー＆ペーストされたコードの割合が増加していることも指摘されています。これは、AIが生成したコードが、短期間でプロジェクトに参加し、その作業を熟考せずにプロジェクト全体に統合する開発者の行動に似ているとビル・ハーディングは述べています。
この研究は、AIがコード生成を助ける一方で、コードの品質管理においては新たな課題を生み出していることを示しています。開発者は、AIによって生成されたコードを適切にレビューし、プロジェクト全体の品質を維持するための新しい方法を見つける必要があります。AIの進化に伴い、開発プロセスや品質管理の方法も進化させることが求められています。
この研究からは、AIを活用する際のポジティブな側面として、コード生成のスピードアップや生産性の向上が挙げられますが、一方で、コードの品質が低下するリスクも指摘されています。将来的には、AIによるコード生成の精度を高める技術の進歩や、AI生成コードの品質を確保するための開発者のスキル向上が重要になるでしょう。また、AIと人間の開発者が協力して高品質なソフトウェアを生み出すための新たなワークフローやツールの開発も期待されます。
from Study Suggests AI Puts Downward Pressure on Code Quality.
