論文の概要: Echoes of AI: Investigating the Downstream Effects of AI Assistants on Software Maintainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00788v1
• Date: Tue, 01 Jul 2025 14:24:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.660716
• Title: Echoes of AI: Investigating the Downstream Effects of AI Assistants on Software Maintainability
• Title（参考訳）: AIのエコー: ソフトウェア保守性に対するAIアシスタントの下流効果の調査
• Authors: Markus Borg, Dave Hewett, Nadim Hagatulah, Noric Couderc, Emma Söderberg, Donald Graham, Uttam Kini, Dave Farley,
• Abstract要約: 本研究では,AIアシスタントとの共同開発がソフトウェア保守性に与える影響について検討する。 フェーズ1でのAI支援開発は、その後の進化を緩やかなスピードアップに導いた。 習慣的AIユーザーの平均スピードアップは55.9%だった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.677464428950146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: [Context] AI assistants, like GitHub Copilot and Cursor, are transforming software engineering. While several studies highlight productivity improvements, their impact on maintainability requires further investigation. [Objective] This study investigates whether co-development with AI assistants affects software maintainability, specifically how easily other developers can evolve the resulting source code. [Method] We conducted a two-phase controlled experiment involving 151 participants, 95% of whom were professional developers. In Phase 1, participants added a new feature to a Java web application, with or without AI assistance. In Phase 2, a randomized controlled trial, new participants evolved these solutions without AI assistance. [Results] AI-assisted development in Phase 1 led to a modest speedup in subsequent evolution and slightly higher average CodeHealth. Although neither difference was significant overall, the increase in CodeHealth was statistically significant when habitual AI users completed Phase 1. For Phase 1, we also observed a significant effect that corroborates previous productivity findings: using an AI assistant yielded a 30.7% median decrease in task completion time. Moreover, for habitual AI users, the mean speedup was 55.9%. [Conclusions] Our study adds to the growing evidence that AI assistants can effectively accelerate development. Moreover, we did not observe warning signs of degraded code-level maintainability. We recommend that future research focus on risks such as code bloat from excessive code generation and the build-up of cognitive debt as developers invest less mental effort during implementation.
• Abstract（参考訳）: GitHub CopilotやCursorのようなAIアシスタントは、ソフトウェアエンジニアリングを変革している。 いくつかの研究は生産性の向上を強調しているが、保守性への影響についてはさらなる調査が必要である。 [目的]本研究は,AIアシスタントの共同開発がソフトウェアの保守性,特に他の開発者が生成したソースコードをいかに容易に進化させるかを検討する。 [方法]151名を対象に二相制御実験を行い,その95%がプロの開発者であった。 フェーズ1では、参加者がAIアシストの有無に関わらず、Java Webアプリケーションに新機能を追加した。 フェーズ2では、ランダムに制御されたトライアルで、新しい参加者がAIを介さずにこれらのソリューションを進化させた。 結果]第1フェーズにおけるAI支援開発は,その後の進化と,平均的なCodeHealthよりもわずかに高いスピードアップにつながった。 いずれも大きな違いはなかったが、CodeHealthの増加は、日常的なAIユーザがフェーズ1を完了したとき、統計的に有意なものだった。 フェーズ1では、AIアシスタントを使用した場合、タスク完了時間の30.7%が中央値に低下した。 さらに、習慣的AIユーザーの平均スピードアップは55.9%だった。 結論]我々の研究は、AIアシスタントが開発を効果的に加速できるという証拠を増大させます。 さらに,コードレベルの保守性低下の警告サインも見つからなかった。 私たちは、過剰なコード生成からのコードの肥大化や、開発者が実装中にメンタルな労力を減らし、認知的負債の積み上げといったリスクに、将来の研究が焦点を当てることを推奨します。

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