論文の概要: Exploring Individual Factors in the Adoption of LLMs for Specific Software Engineering Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02553v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 13:07:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:57:40.296599
• Title: Exploring Individual Factors in the Adoption of LLMs for Specific Software Engineering Tasks
• Title（参考訳）: ソフトウェア工学の特定の課題にLLMを採用する際の個々の要因を探る
• Authors: Stefano Lambiase, Gemma Catolino, Fabio Palomba, Filomena Ferrucci, Daniel Russo,
• Abstract要約: 本研究では,技術導入に伴う個々の属性と大規模言語モデル(LLM)の関係について検討する。 その結果、タスク固有の採用は異なる要因の影響を受けており、その一部は単独で考えると、採用に悪影響を及ぼすことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.818350887316004
• License:
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) is transforming software development, significantly enhancing software engineering processes. Research has explored their role within development teams, focusing on specific tasks such as artifact generation, decision-making support, and information retrieval. Despite the growing body of work on LLMs in software engineering, most studies have centered on broad adoption trends, neglecting the nuanced relationship between individual cognitive and behavioral factors and their impact on task-specific adoption. While factors such as perceived effort and performance expectancy have been explored at a general level, their influence on distinct software engineering tasks remains underexamined. This gap hinders the development of tailored LLM-based systems (e.g., Generative AI Agents) that align with engineers' specific needs and limits the ability of team leaders to devise effective strategies for fostering LLM adoption in targeted workflows. This study bridges this gap by surveying N=188 software engineers to test the relationship between individual attributes related to technology adoption and LLM adoption across five key tasks, using structural equation modeling (SEM). The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) was applied to characterize individual adoption behaviors. The findings reveal that task-specific adoption is influenced by distinct factors, some of which negatively impact adoption when considered in isolation, underscoring the complexity of LLM integration in software engineering. To support effective adoption, this article provides actionable recommendations, such as seamlessly integrating LLMs into existing development environments and encouraging peer-driven knowledge sharing to enhance information retrieval.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、ソフトウェア開発を変革し、ソフトウェアエンジニアリングプロセスを大幅に強化している。 研究は、アーティファクト生成、意思決定支援、情報検索といった特定のタスクに焦点を当て、開発チームにおける彼らの役割を探求してきた。 ソフトウェアエンジニアリングにおけるLLMの取り組みの活発化にもかかわらず、ほとんどの研究は、個人の認知と行動要因の微妙な関係と、タスク固有の採用への影響を無視して、広く採用される傾向に重点を置いている。 認識された努力やパフォーマンスの期待度といった要因は概ね調査されているが、ソフトウェア工学の異なるタスクに対する影響はいまだ過小評価されている。 このギャップは、エンジニアのニーズに合わせて、目標とするワークフローにおけるLLMの採用を促進する効果的な戦略をチームリーダーが考案する能力を制限する、調整されたLLMベースのシステム(例:Generative AI Agents)の開発を妨げる。 本研究では、構造方程式モデリング(SEM)を用いて、N=188のソフトウェアエンジニアを対象に、技術導入に関連する個々の属性とLLMの適用との関係を調査し、このギャップを埋める。 UTAUT2(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)は、個々の採用行動の特徴付けに応用された。 その結果、タスク固有の採用は異なる要因の影響を受けており、その一部は独立して考えると、ソフトウェア工学におけるLLM統合の複雑さを物語っている。 本稿では,LLMを既存の開発環境にシームレスに統合し,情報検索を強化するためにピア主導の知識共有を奨励するなど,効果的なレコメンデーションを提供する。

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