論文の概要: Taking a Pulse on How Generative AI is Reshaping the Software Engineering Research Landscape
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11184v1
- Date: Mon, 13 Apr 2026 08:43:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.435978
- Title: Taking a Pulse on How Generative AI is Reshaping the Software Engineering Research Landscape
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIがソフトウェア工学研究のランドスケープをどう変えるか
- Authors: Bianca Trinkenreich, Fabio Calefato, Kelly Blincoe, Viggo Tellefsen Wivestad, Antonio Pedro Santos Alves, Júlia Condé Araújo, Marina Condé Araújo, Paolo Tell, Marcos Kalinowski, Thomas Zimmermann, Margaret-Anne Storey,
- Abstract要約: 2023年から2025年にかけて,ソフトウェアエンジニアリング(SE)研究者を対象とした大規模調査を実施している。
我々は、ジェネレーティブAI(GenAI)を誰が使っているのか、どのように研究活動に使われているのか、研究者がそのメリット、機会、課題、リスク、ガバナンスをどのように捉えているのかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.576800319451133
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context: Software engineering (SE) researchers increasingly study Generative AI (GenAI) while also incorporating it into their own research practices. Despite rapid adoption, there is limited empirical evidence on how GenAI is used in SE research and its implications for research practices and governance. Aims: We conduct a large-scale survey of 457 SE researchers publishing in top venues between 2023 and 2025. Method: Using quantitative and qualitative analyses, we examine who uses GenAI and why, where it is used across research activities, and how researchers perceive its benefits, opportunities, challenges, risks, and governance. Results: GenAI use is widespread, with many researchers reporting pressure to adopt and align their work with it. Usage is concentrated in writing and early-stage activities, while methodological and analytical tasks remain largely human-driven. Although productivity gains are widely perceived, concerns about trust, correctness, and regulatory uncertainty persist. Researchers highlight risks such as inaccuracies and bias, emphasize mitigation through human oversight and verification, and call for clearer governance, including guidance on responsible use and peer review. Conclusion: We provide a fine-grained, SE-specific characterization of GenAI use across research activities, along with taxonomies of GenAI use cases for research and peer review, opportunities, risks, mitigation strategies, and governance needs. These findings establish an empirical baseline for the responsible integration of GenAI into academic practice.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: ソフトウェアエンジニアリング(SE)の研究者たちは、ジェネレーティブAI(GenAI)を研究する一方で、それを独自の研究プラクティスに取り入れている。
急速な採用にもかかわらず、GenAIがSE研究でどのように使われているか、そしてその研究プラクティスやガバナンスに与える影響について、実証的な証拠は限られている。
Aims: 2023年から2025年の間に457人のSE研究者を対象に大規模な調査を実施しました。
方法: 定量的, 質的分析を用いて, GenAIを利用する理由, 研究活動にまたがる利用状況, 研究者がそのメリット, 機会, 課題, リスク, ガバナンスをどのように捉えているかを検討する。
結果: GenAIの使用は広く、多くの研究者が採用と調整の圧力を報告している。
利用は執筆と初期活動に集中しているが、方法論的および分析的なタスクは主として人間主導である。
生産性の向上は広く認識されているが、信頼、正確性、規制の不確実性に対する懸念は持続している。
研究者たちは、不正確さやバイアスのようなリスクを強調し、人間の監視と検証による緩和を強調し、責任ある使用とピアレビューに関するガイダンスを含む、より明確なガバナンスを要求する。
結論: 研究活動におけるGenAI利用の詳細なSE特有な特徴と,研究およびピアレビュー,機会,リスク,緩和戦略,ガバナンスニーズに関するGenAI利用事例の分類学を提供する。
これらの知見は,GenAIを学術的実践に統合するための実証的基準を確立した。
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