AIアシスタント時代の開発者認知の解読に向けて

（Towards Decoding Developer Cognition in the Age of AI Assistants）

田中専務

拓海先生、最近社員から『AIを導入すべきだ』と聞くのですが、現場で本当に効果があるのか掴めずにおります。論文を読む時間も取れません。要点だけ教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば分かりますよ。今回扱う論文は、AIアシスタントが開発者の『認知』にどう影響するかを測定しようとする研究です。結論を三つにまとめると、評価は多面的に必要、経験により効果が変わる、実測データが重要、ですよ。

田中専務

なるほど。社員は『生産性が上がった』と言っているが、実測は違うと聞きます。これって要するに『感じ方と実際の差を解きほぐす研究』ということですか？

AIメンター拓海

その通りです！素晴らしい着眼点ですね。感じる生産性と実際の作業時間や認知負荷は一致しない場合が多いですから、ここを分解して測るのが本研究です。具体的には脳波や視線計測のような生理計測と操作ログを組み合わせますよ。

田中専務

脳波ですか、それは現場に持ち込めるのですか。現実的な導入の判断材料になるのでしょうか。

AIメンター拓海

良い問いですね！脳波はElectroencephalography（EEG、脳波計測）と呼び、携帯型も増えていますが、導入は段階的に検討すべきです。まずは操作ログと主観評価で仮説を立て、必要なら生理計測を追加するのが費用対効果の良い進め方ですよ。

田中専務

投資対効果が大事なので、まずは低コストで確かめたいという気持ちはあります。経験の差が影響するというのは、若手とベテランで使い方が違うということでしょうか。

AIメンター拓海

まさにその通りです。経験の差はAIの出力をどう評価し取り込むかに影響します。研究では経験の浅い開発者がAI提案を多用し、経験者は選別して使う傾向が報告されています。要点は三つ、まずは測る、次に差を見る、最後に適応施策を設計することですよ。

田中専務

なるほど、最後に私の理解を確認させてください。要するに『まずは小さく計測して、部門ごとに効果が違うかを見てから本格投資すべき』ということですね。

AIメンター拓海

その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！小規模な実測で仮説を折り込み、経験別の運用ルールを作る。それが現場に定着する最短ルートです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

ありがとうございます。では私の言葉でまとめます。まずは操作ログと主観評価で効果を確かめ、必要なら脳波などの生理計測を追加し、若手とベテランで運用ルールを分けてから本格投資する、これで間違いないですか。