論文の概要: Feasibility of AI-Assisted Programming for End-User Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05666v1
- Date: Fri, 05 Dec 2025 12:13:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-13 22:40:57.017742
- Title: Feasibility of AI-Assisted Programming for End-User Development
- Title（参考訳）: エンドユーザー開発におけるAI支援プログラミングの可能性
- Authors: Irene Weber,
- Abstract要約: 本稿では,AIを用いたエンドユーザーコーディングがエンドユーザー開発において実現可能なパラダイムであるかどうかを考察する。
我々は,AIアシスタントとのインタラクションを通じて,非プログラマに基本的Webアプリ開発を依頼したケーススタディを行った。
研究参加者の大多数は、合理的な時間でタスクを完了し、AI支援のエンドユーザーコーディングのサポートも表明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: End-user development,where non-programmers create or adapt their own digital tools, can play a key role in driving digital transformation within organizations. Currently, low-code/no-code platforms are widely used to enable end-user development through visual programming, minimizing the need for manual coding. Recent advancements in generative AI, particularly large language model-based assistants and "copilots", open new possibilities, as they may enable end users to generate and refine programming code and build apps directly from natural language prompts. This approach, here referred to as AI-assisted end-user coding, promises greater flexibility, broader applicability, faster development, improved reusability, and reduced vendor lock-in compared to the established visual LCNC platforms. This paper investigates whether AI-assisted end-user coding is a feasible paradigm for end-user development, which may complement or even replace the LCNC model in the future. To explore this, we conducted a case study in which non-programmers were asked to develop a basic web app through interaction with AI assistants.The majority of study participants successfully completed the task in reasonable time and also expressed support for AI-assisted end-user coding as a viable approach for end-user development. The paper presents the study design, analyzes the outcomes, and discusses potential implications for practice, future research, and academic teaching.
- Abstract（参考訳）: 非プログラマが独自のデジタルツールを作成し、適応するエンドユーザ開発は、組織内のデジタルトランスフォーメーションを推進する上で重要な役割を担います。
現在、ローコード/ノーコードプラットフォームは、ビジュアルプログラミングによるエンドユーザ開発を可能にするために広く使われており、手動コーディングの必要性を最小限にしている。
生成AIの最近の進歩、特に大規模言語モデルベースのアシスタントと"コパイロット"は、エンドユーザが自然言語プロンプトから直接プログラミングコードを生成して洗練することを可能にするため、新たな可能性を開く。
このアプローチは、ここではAI支援のエンドユーザコーディングと呼ばれ、より柔軟性、より広範な適用性、開発速度の向上、再利用性の向上、確立されたビジュアルLCNCプラットフォームと比較してベンダロックインの削減を約束する。
本稿では,将来LCNCモデルを補完し,置き換えることのできる,エンドユーザー開発のためのAI支援エンドユーザーコーディングが実現可能なパラダイムであるかどうかを考察する。
そこで我々は,AIアシスタントとのインタラクションを通じて,非プログラマが基本的Webアプリの開発を依頼されたケーススタディを実施し,参加者の大多数が適切な時間でタスクを完了し,エンドユーザ開発のための実行可能なアプローチとして,AI支援エンドユーザーコーディングのサポートも表明した。
本稿では,本研究の設計,成果の分析,実践,今後の研究,学術教育への潜在的影響について論じる。
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