論文の概要: An Empirical Study of Generative AI Adoption in Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23327v1
- Date: Mon, 29 Dec 2025 09:24:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.453034
- Title: An Empirical Study of Generative AI Adoption in Software Engineering
- Title（参考訳）: ソフトウェア工学における生成AI導入に関する実証的研究
- Authors: Görkem Giray, Onur Demirörs, Marcos Kalinowski, Daniel Mendez,
- Abstract要約: GenAIツールは、SEの実践者によってますます採用されています。
採用が増えているにもかかわらず、GenAIが実際にどのように使われているかという実証的な証拠はいまだに欠けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3419132746983236
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context. GenAI tools are being increasingly adopted by practitioners in SE, promising support for several SE activities. Despite increasing adoption, we still lack empirical evidence on how GenAI is used in practice, the benefits it provides, the challenges it introduces, and its broader organizational and societal implications. Objective. This study aims to provide an overview of the status of GenAI adoption in SE. It investigates the status of GenAI adoption, associated benefits and challenges, institutionalization of tools and techniques, and anticipated long term impacts on SE professionals and the community. Results. The results indicate a wide adoption of GenAI tools and how they are deeply integrated into daily SE work, particularly for implementation, verification and validation, personal assistance, and maintenance-related tasks. Practitioners report substantial benefits, most notably reduction in cycle time, quality improvements, enhanced support in knowledge work, and productivity gains. However, objective measurement of productivity and quality remains limited in practice. Significant challenges persist, including incorrect or unreliable outputs, prompt engineering difficulties, validation overhead, security and privacy concerns, and risks of overreliance. Institutionalization of tools and techniques seems to be common, but it varies considerably, with a strong focus on tool access and less emphasis on training and governance. Practitioners expect GenAI to redefine rather than replace their roles, while expressing moderate concern about job market contraction and skill shifts.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト。
GenAIツールは、SEの実践者によってますます採用され、いくつかのSE活動のサポートを約束している。
採用が増えているにもかかわらず、GenAIが実際にどのように使われているか、それがもたらすメリット、導入する課題、より広範な組織的および社会的意味について、実証的な証拠はいまだに欠けている。
目的。
本研究は, SEにおけるGenAI導入の現状について概観することを目的とする。
GenAIの採用状況、関連するメリットと課題、ツールと技術の制度化、およびSE専門家とコミュニティに対する長期的な影響を調査する。
結果。
結果は、GenAIツールが広く採用され、特に実装、検証と検証、個人支援、メンテナンス関連のタスクにおいて、日々のSE作業に深く統合されていることを示している。
実践者は、特にサイクルタイムの短縮、品質の改善、知識労働の強化、生産性の向上など、大きなメリットを報告している。
しかし、生産性と品質の客観的な測定は、実際には限られている。
誤ったあるいは信頼性の低いアウトプット、エンジニアリング上の問題、検証のオーバーヘッド、セキュリティとプライバシの懸念、過度な信頼性のリスクなど、重要な課題が続いている。
ツールやテクニックの制度化は一般的であるように思われるが、ツールアクセスに強く、トレーニングやガバナンスにはあまり重点を置いていないため、大きく異なる。
専門家は、GenAIが役割を置き換えるのではなく、再定義し、雇用市場の縮小やスキルシフトを適度に懸念していると期待している。
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