論文の概要: The Impact of AI Coding Assistants on Software Engineering: A Longitudinal Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23135v1
- Date: Fri, 22 May 2026 01:18:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.147973
- Title: The Impact of AI Coding Assistants on Software Engineering: A Longitudinal Study
- Title（参考訳）: AIコーディングアシスタントがソフトウェアエンジニアリングに与える影響:縦断的研究
- Authors: Annie Vella, Kelly Blincoe,
- Abstract要約: 近年、AIコーディングアシスタントは多用されている。
我々は、タスクフォーカス、開発者エクスペリエンス、生産性に関するAIコーディングアシスタントの効果を、プロのソフトウェアエンジニアがどう感じているかを検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8047694351309203
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI coding assistants have become prolific in recent years. Through a longitudinal mixed-methods investigation, we examined how professional software engineers perceive the effects of AI coding assistants in regard to task focus, developer experience, and productivity. Two questionnaires were administered six months apart, yielding 158 eligible participants at the first time point, 101 at the second, and a matched longitudinal cohort of 95. Participants reported spending less time on most development tasks, with 82% reporting less on writing code. We find broader shift in focus from creation to verification activities. We propose a new category of work we term supervisory engineering work, encompassing the direction, evaluation, and correction of AI output. We also identified a productivity-experience paradox: productivity perceptions held stable, with 84% reporting improvement at both time points, yet among matched participants, the proportion reporting worsened developer experience in at least one dimension nearly doubled from 14% to 27%, with flow state and cognitive load eroding while feedback loops improved. These findings suggest that AI coding assistants are impacting both the nature of software engineering work and how engineers experience it.
- Abstract（参考訳）: 近年、AIコーディングアシスタントは多用されている。
縦断的混合手法の調査を通じて、タスクフォーカス、開発者エクスペリエンス、生産性に関するAIコーディングアシスタントの効果を、プロのソフトウェアエンジニアがどう認識するかを検討した。
1回目は158名, 2回目は101名, 2回目は95名であった。
参加者は、ほとんどの開発タスクに費やす時間を減らし、82%はコードを書くことに費やす時間を減らした。
創造から検証活動への焦点のシフトがより大きくなっています。
我々は,AI出力の方向性,評価,補正を包含する,監督工学的作業という新たな分野を提案する。
生産性の知覚は安定しており、両方の時点において84%の改善が報告されているが、一致した参加者の間では、少なくとも1次元の開発者エクスペリエンスが14%から27%に悪化し、フロー状態と認知負荷が侵食され、フィードバックループが改善された。
これらの結果は、AIコーディングアシスタントが、ソフトウェアエンジニアリングの仕事の性質とエンジニアの経験の両方に影響を与えていることを示唆している。
関連論文リスト
- LongCLI-Bench: A Preliminary Benchmark and Study for Long-horizon Agentic Programming in Command-Line Interfaces [65.11019654023978]
LongCLI-Benchは、長期にわたる現実的なタスクにまたがるエージェント能力を評価するために設計されたベンチマークである。
私たちは、1000以上のコンピュータサイエンスの課題と現実世界のタスクから、20の高品質で長い水平タスクをキュレートしました。
実験によると、最先端のエージェントでさえLongCLI-Benchの20%未満のパスレートを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-15T23:12:57Z) - Evolving with AI: A Longitudinal Analysis of Developer Logs [3.7353323067733473]
我々は,持続的AI利用が日常的なコーディング実践を長期的にどのように改善するかを考察する。
生産性、コード品質、コード編集、コードの再利用、コンテキスト切り替えという、ワークフローの変更の5つの側面を分析します。
我々の結果は、ソフトウェアのサイレント再構築に関する実証的な洞察を提供し、将来のAI強化ツールの設計に影響を及ぼす。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-15T10:30:24Z) - Measuring Agents in Production [133.77818981073457]
生産におけるAIエージェントの大規模体系的研究について紹介する。
プロダクションエージェントは通常、シンプルで制御可能なアプローチで構築されています。
信頼性は依然として最大の開発課題であり、エージェントの正しさの確保と評価の難しさによって推進されます。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-02T16:45:10Z) - "Can you feel the vibes?": An exploration of novice programmer engagement with vibe coding [42.82674998306379]
ビブコーディング(vibe coding)とは、直接のコードオーサシップではなく、自然言語のプロンプトを通じてソフトウェアを作成することを指す。
本稿では、初心者プログラマと混合経験チームがどのようにバイブコーディングに関わるかを調査する1日間のハッカソンについて報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-02T13:32:23Z) - DeputyDev -- AI Powered Developer Assistant: Breaking the Code Review Logjam through Contextual AI to Boost Developer Productivity [38.585498338645856]
本研究は,AddicateDevの実装と有効性について検討する。
ViceDevはAIを利用したコードレビューアシスタントで、ソフトウェア開発プロセスの非効率性に対処するために開発された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-13T10:09:45Z) - Code with Me or for Me? How Increasing AI Automation Transforms Developer Workflows [60.04362496037186]
本研究は,コーディングエージェントと開発者インタラクションを制御した最初の研究である。
我々は,2つの主要な協調型およびエージェント型符号化アシスタントの評価を行った。
結果から,エージェントはコピロトを超える方法で開発者を支援することができることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-10T20:12:54Z) - Echoes of AI: Investigating the Downstream Effects of AI Assistants on Software Maintainability [5.677464428950146]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-01T14:24:37Z) - Towards Decoding Developer Cognition in the Age of AI Assistants [9.887133861477233]
本稿では,生理的計測(EEGとアイトラッキング)とインタラクションデータを組み合わせて,AI支援プログラミングツールの開発者による使用状況を調べるための制御された観察的研究を提案する。
私たちは、認知負荷とタスク完了時間を計測しながら、AIアシストの有無に関わらず、プログラムタスクを完了させるために、プロの開発者を募集します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-05T23:25:21Z) - Does Co-Development with AI Assistants Lead to More Maintainable Code? A Registered Report [6.7428644467224]
本研究は,AIアシスタントがソフトウェア保守性に与える影響を検討することを目的とする。
フェーズ1では、開発者はAIアシスタントの助けなしに、Javaプロジェクトに新しい機能を追加する。
ランダム化されたコントロールされた試行のフェーズ2では、さまざまな開発者がランダムフェーズ1プロジェクトを進化させ、AIアシスタントなしで作業する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T11:48:42Z)
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。