AIがプログラミングを支援することで、開発効率が向上するとの期待が高まっていたが、現実は異なる可能性がある。新しい調査によると、GitHubの人気AIプログラミングアシスタント「Copilot」を使用したエンジニアは、むしろコードに41％多くのエラーを引き起こしていることが判明した。この結果は、AIによるコード生成がかえって開発の負担を増やすリスクを示唆している。

GitHub Copilotの効率に対する疑問

GitHubのAIプログラミングアシスタント「Copilot」は、プログラマーの生産性向上を期待されて導入されている。しかし、Uplevelによる調査結果は、この期待に疑問を投げかけている。800人のエンジニアを対象にしたこの調査によれば、Copilotを使用した後の3か月間、エンジニアの生産性に有意な向上は見られなかったという。特に、コードのマージ時間やプルリクエストの数には、Copilotが寄与していないことが分かった。

調査では、Copilot使用前と使用後のエンジニアの作業効率が比較されたが、エラーの増加が目立った。Copilot導入後、エンジニアが書いたコードには41％も多くのエラーが含まれていた。これにより、Copilotが開発効率を改善するどころか、むしろ作業の負担を増やしているという懸念が浮上している。期待された「効率向上」よりも、エラーによる追加作業の増加が問題視されている。

AIツールが万能であるとは限らない。特に、ソフトウェア開発という高度なスキルを要する分野において、ツールの導入が新たな課題を引き起こす可能性があることが明らかになった。

AIによる「幻覚」コードの生成リスク

AIプログラミングアシスタントが生成するコードには、特有のリスクが存在する。GitHub Copilotの基盤となっている大規模言語モデル（LLM）は、人間が書いたコードを参考に新しいコードを生成するが、しばしば「幻覚」を起こすことが知られている。幻覚とは、AIが実際には存在しないファイルやコードを参照することで、非現実的なコードを生成する現象である。

特に、大規模言語モデルが吐き出すコードは一見正しいように見えるが、実際には誤った情報や無効な参照を含んでいることが多い。これにより、プログラマーは予期せぬエラーに直面するリスクが高まる。Copilotも例外ではなく、しばしば「幻覚パッケージ」を生成することが確認されている。これらのパッケージには存在しないコードやファイルへの参照が含まれ、開発者が予想外のトラブルに巻き込まれる原因となる。

エンジニアたちは、こうした「幻覚」コードの存在に対して慎重になる必要がある。問題の解決には、AIの出力を常に人間の目で確認し、適切な修正を施す作業が欠かせない。

修正コストが増加する新たな課題

AIによるコード生成は、プログラマーの手を借りずに自動的に高品質なコードを生み出すという期待を抱かせた。しかし、現実はその逆であることが徐々に明らかになっている。生成されたコードにはしばしば重大なバグが含まれており、これを修正するために大幅な時間とリソースが必要となることが多い。

ソフトウェア開発会社GehtsoftのCEOであるイヴァン・ゲフト氏は、AI生成コードのトラブルシューティングが非常に難しく、修正コストが増加する現状を指摘している。特に、AIが生成したコードはその論理や構造が複雑であり、人間の開発者が理解しづらいことが多い。その結果、コードのデバッグが非常に時間を要する作業となり、最終的にはコードをゼロから書き直す方が効率的だという結論に至ることも少なくない。

AIツールが短期的な効率を向上させる一方で、長期的には修正や調整に多大なリソースを割かねばならないというジレンマが浮上している。Copilotを含むAIツールは、完全な解決策ではなく、むしろ新たな課題を開発現場にもたらしている。

開発現場でのAI活用の現状と課題

AIツールの導入は、ソフトウェア開発の現場で急速に進んでいる。特に、GitHub Copilotのようなプログラミングアシスタントは、プログラマーがコードを効率的に書けるよう支援することを目的としている。しかし、これらのツールの実際の効果は期待ほどではなく、現場での混乱を引き起こしている。

Copilotの使用後、エンジニアたちが直面した最大の問題は、AIによる誤ったコード生成である。これにより、コードの品質が低下し、修正作業が増加するという逆効果が報告されている。さらに、AIツールの利用により、エンジニアが自らの技術を磨く機会が減少するという懸念も浮上している。過度なAI依存は、プログラマーのスキル向上を阻害し、長期的な人材育成にも悪影響を及ぼす可能性がある。

開発現場では、AIツールの導入が進む一方で、その効果とリスクを慎重に見極める姿勢が求められている。最適なバランスを見つけるためには、AIに頼りすぎず、人間の判断と技術が不可欠であるという認識が広がっている。