論文の概要: Adoption of Generative Artificial Intelligence in the German Software Engineering Industry: An Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16700v1
- Date: Fri, 23 Jan 2026 12:42:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.680712
- Title: Adoption of Generative Artificial Intelligence in the German Software Engineering Industry: An Empirical Study
- Title（参考訳）: ドイツソフトウェア工学産業における生成人工知能の活用 : 実証的研究
- Authors: Ludwig Felder, Tobias Eisenreich, Mahsa Fischer, Stefan Wagner, Chunyang Chen,
- Abstract要約: 生成人工知能(GenAI)ツールは、ソフトウェア開発者の間で急速に普及している。
業界における採用率が上昇している一方で、これらのツールの有効利用に影響を与える根本的な要因は、十分に調査されていない。
この問題は、ドイツのような厳しい規制要件のある環境において特に関係している。
ドイツの文脈におけるGenAIツールの採用動態を体系的に検討した経験的研究はない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.442926409509038
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative artificial intelligence (GenAI) tools have seen rapid adoption among software developers. While adoption rates in the industry are rising, the underlying factors influencing the effective use of these tools, including the depth of interaction, organizational constraints, and experience-related considerations, have not been thoroughly investigated. This issue is particularly relevant in environments with stringent regulatory requirements, such as Germany, where practitioners must address the GDPR and the EU AI Act while balancing productivity gains with intellectual property considerations. Despite the significant impact of GenAI on software engineering, to the best of our knowledge, no empirical study has systematically examined the adoption dynamics of GenAI tools within the German context. To address this gap, we present a comprehensive mixed-methods study on GenAI adoption among German software engineers. Specifically, we conducted 18 exploratory interviews with practitioners, followed by a developer survey with 109 participants. We analyze patterns of tool adoption, prompting strategies, and organizational factors that influence effectiveness. Our results indicate that experience level moderates the perceived benefits of GenAI tools, and productivity gains are not evenly distributed among developers. Further, organizational size affects both tool selection and the intensity of tool use. Limited awareness of the project context is identified as the most significant barrier. We summarize a set of actionable implications for developers, organizations, and tool vendors seeking to advance artificial intelligence (AI) assisted software development.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GenAI)ツールは、ソフトウェア開発者の間で急速に普及している。
業界における採用率が上昇している一方で、相互作用の深さ、組織的制約、経験に関する考慮など、これらのツールの有効利用に影響を与える根本的な要因は、十分に調査されていない。
この問題はドイツのような厳しい規制要件のある環境において特に重要であり、実践者はGDPRとEU AI法に対処し、生産性の向上と知的財産権の考慮のバランスをとる必要がある。
GenAIがソフトウェアエンジニアリングに多大な影響を与えているにも関わらず、私たちの知識の最も良いところは、ドイツの文脈におけるGenAIツールの採用動態を体系的に調べる実験的な研究は行われていない。
このギャップに対処するために、ドイツのソフトウェアエンジニアによるGenAI導入に関する総合的な混合手法の研究を紹介する。
具体的には,18回の実践者への探索的インタビューを行い,その後109名の開発者を対象に調査を行った。
ツールの採用、戦略の推進、有効性に影響を与える組織的要因のパターンを分析します。
我々の結果は、経験レベルがGenAIツールの利点を損なうことを示し、生産性の向上は開発者間で均等に分配されないことを示唆している。
さらに、組織の大きさは、ツールの選択とツール使用の強度の両方に影響します。
プロジェクトコンテキストに対する限定的な認識は、最も重要な障壁として認識されます。
我々は、人工知能(AI)支援ソフトウェア開発を前進させようとする開発者、組織、ツールベンダーに対して、実行可能な一連の意味を要約する。
関連論文リスト
- Between Policy and Practice: GenAI Adoption in Agile Software Development Teams [3.4768202202649783]
生成AI(GenAI)ツールは、さまざまなソフトウェアエンジニアリング活動を再編成し始めている。
本研究では,アジャイル実践者が現実の組織的コンテキストにおいてGenAIツールをどのように採用するかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-11T20:04:56Z) - Software Vulnerability Management in the Era of Artificial Intelligence: An Industry Perspective [1.0705399532413618]
本研究の目的は,ソフトウェア脆弱性管理のためのAIツールの採用範囲を明らかにすることである。
27か国にまたがる多様な産業分野の実践者60名を対象に調査を行った。
以上の結果から,AIを活用したツールがSVMライフサイクルを通じて使用されていることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-20T07:58:35Z) - The SPACE of AI: Real-World Lessons on AI's Impact on Developers [0.807084206814932]
我々は,SPACEフレームワークの次元にまたがるAIの影響,すなわち満足度,パフォーマンス,アクティビティ,コラボレーション,効率を,開発者がどのように認識するかを研究する。
AIは広く採用されており、生産性の向上、特にルーチンタスクに広く見なされている。
開発者の報告によると、効率性と満足度は向上し、コラボレーションへの影響の証拠は少なくなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-31T21:45:54Z) - Assistance or Disruption? Exploring and Evaluating the Design and Trade-offs of Proactive AI Programming Support [36.082282294551405]
我々は,エディタアクティビティとタスクコンテキストに基づいたプログラミング支援を開始するデザインプローブエージェントであるCodellaboratorを紹介し,評価する。
プロアクティブエージェントは、プロンプトのみのパラダイムに比べて効率が向上するが、ワークフローの混乱も引き起こす。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-25T21:37:25Z) - Generative Artificial Intelligence-Supported Pentesting: A Comparison between Claude Opus, GPT-4, and Copilot [42.558423984270135]
GenAIは多くの分野に適用でき、特にサイバーセキュリティに関連がある。
本稿では,ジェネリック汎用のGenAIツールの可能性について分析した。
Opus, GPT-4 from ChatGPT, and Copilot-in augmenting the peretration testing process as defined by the Peretration Testing Execution Standard (PTES)
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-12T22:48:37Z) - Dear Diary: A randomized controlled trial of Generative AI coding tools in the workplace [2.5280615594444567]
ジェネレーティブAIコーディングツールは比較的新しいもので、開発者への影響は従来のコーディングメトリクスを超えて拡大している。
本研究の目的は、生成型AIツールに関する既存の信念、自己認識、そしてこれらのツールの定期的な使用がこれらの信念をどう変えるかを明らかにすることである。
その結果,ジェネレーティブなAIコーディングツールの導入と持続的使用は,これらのツールが有用かつ楽しいものであるという開発者の認識を著しく高めていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T00:07:27Z) - Hey GPT, Can You be More Racist? Analysis from Crowdsourced Attempts to Elicit Biased Content from Generative AI [41.96102438774773]
本研究は,GenAIツールから偏りのあるアウトプットを抽出するプロンプトの設計に参加者が挑戦する大学レベルのコンペから得られた知見を提示する。
我々は、競争の提出を定量的に質的に分析し、GenAIにおける多様なバイアスと、GenAIにおけるバイアスを誘発する参加者の戦略を同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-20T18:44:45Z) - Supporting Human-AI Collaboration in Auditing LLMs with LLMs [33.56822240549913]
大きな言語モデルは偏見があり、無責任に振る舞うことが示されている。
これらの言語モデルを厳格に監査することは重要である。
既存の監査ツールは、人間とAIの両方を活用して失敗を見つける。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T21:59:04Z) - LLM-based Interaction for Content Generation: A Case Study on the
Perception of Employees in an IT department [85.1523466539595]
本稿では,IT企業の従業員が生成ツールを使用する意図を明らかにするためのアンケート調査を行う。
以上の結果から, 生成ツールの比較的平均的な受容性が示唆されるが, ツールが有用であると認識されるほど, 意図が高くなることが示唆された。
分析の結果, 生産ツールの利用頻度は, 従業員が作業の文脈でこれらのツールをどのように認識しているかを理解する上で重要な要因である可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T15:35:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。