AIはすでに新しいソフトウェアコードのほぼ3分の1を書いていると研究が示しています。複雑性科学ハブ 生成AIはソフトウェア開発を急速に変えています。Science誌に掲載された新しい研究によると、AI支援コーディングは急速に広がっていますが、その広がりは不均一です。米国では、AIに依存する新規コードの割合は2022年の5%から2025年初頭には29%に増加し、中国ではわずか12%でした。AIの利用は経験の浅いプログラマーで最も多いですが、生産性の向上は経験豊富な開発者に向けられています。 ソフトウェア業界は非常に大きいです。アメリカ経済だけでも、企業は年間約6000億ドルの賃金をコーディング関連の仕事に費やしています。毎日、数十億行のコードが世界経済を動かし続けています。AIは現代生活のこの基盤をどのように変えているのでしょうか? Complexity Science Hub(CSH)が率いる研究チームは、2024年末までに米国で新たに書かれたソフトウェア機能の約3分の1(コンピュータプログラム内の自己完結型サブルーチン)がすでにAIシステムの支援を受けて作成されていることを発見しました。 「私たちは世界最大の協働プログラミングプラットフォームであるGitHubで約16万人の開発者から3,000万件以上のPython貢献を分析しました」とCSHとユトレヒト大学のシモーネ・ダニオッティ氏は語ります。 GitHubはコーディングのすべてのステップ—追加、編集、改善—を記録し、研究者が世界中のプログラミング作業をリアルタイムで追跡できるようにします。Pythonは世界で最も広く使われているプログラミング言語の一つです。 地域差は大きい チームは、特に訓練されたAIモデルを用いて、例えばChatGPTやGitHub CopilotなどでコードブロックがAI生成されたかどうかを特定しました。 「結果は非常に急速な拡大を示しています」とCSHのTransforming Economiesグループを率いるフランク・ネフケは説明しています。「米国では、AI支援コーディングの割合は2022年の約5%から2024年最終四半期にはほぼ30%に跳ね上がりました。」 同時に、研究では国ごとに大きな違いがあることも明らかになりました。「AI支援コードの割合は米国が29%で最高、ドイツが23%、フランスが24%、インドが20%で、インドは急速に追いついています」と彼は述べています。一方、ロシア(15%)と中国(12%)は調査終了時点で依然として遅れをとっていました。 「アメリカがリードしているのは驚くことではありません――そこから主要なLLMが生まれます。中国やロシアのユーザーは、これらのモデルへのアクセスに障壁に直面しており、自国政府やプロバイダー自身によってブロックされていますが、VPNの回避策は存在します。2025年初頭のデータ終了後に発表されたDeepSeekのような中国国内の最近のブレイクスルーは、このギャップが急速に縮まる可能性を示唆しています」と、CSHの教員でありブダペストのコルヴィヌス大学准教授のヨハネス・ワックス氏は述べています。 経験豊富な開発者が最も恩恵を受けます この研究によると、生成AIの活用により2024年末までにプログラマーの生産性が3.6%向上しました。「控えめに聞こえるかもしれませんが、世界のソフトウェア産業の規模で見れば、これは大きな成果です」と、オーストリアの学際変革大学(IT:U)の教授でもあるネフケは述べています。 この研究では、女性と男性の間でAIの使用に違いは見られませんでした。対照的に、経験レベルが重要です。経験の浅いプログラマーはコードの37%で生成AIを使っているのに対し、経験豊富なプログラマーは27%にとどまっています。それにもかかわらず、研究文書の生産性向上は経験者によってのみ推進されています。 「初心者にはほとんど恩恵がない」とダニオッティは言う。したがって、生成AIは自動的に公平な競争環境を築くわけではありません。既存のギャップを広げることもあります。 ...