拓海さん、最近うちの若手が「AIがコードを書けます」って言ってきて困っているんです。現場に入れるべきか、投資対効果が分からなくて。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今日の論文は「AIが書いたコードにコメントがあると人はそれを採用しやすくなるか」を実証した研究です。結論はシンプルで、コメントがあると採用率が上がるんですよ。
なるほど。で、その効果は経験のあるエンジニアとないエンジニアで差があるんですか？うちの現場はベテランと若手が混在しているので、それが重要でして。
いい質問です！研究では経験差にかかわらず、コメントの有無が採用に影響することを示しています。つまり、経験が浅くても深くても、コメント付きだと使いやすいと感じやすいんです。
これって要するに、コメントがあれば現場の採用ハードルが下がるから、教育やレビューのコストが減るということですか？
まさにその通りです！ポイントを三つに整理すると、(1) コメントは理解の橋渡しになる、(2) 経験差で効果が変わらない、(3) ツール開発側はコメント生成を重視すべき、ということですよ。
なるほど。でも、論文の結果ってどうやって測ったんです？うちの現場だと「使ったかどうか」をきちんと測るのが難しくて。
そこがこの研究の肝なんです。従来は自己申告が多かったのですが、この研究では客観的指標として「コード類似度」を用いて採用を測定しました。言い換えれば、参加者の提出コードとAIの提案コードの一致度を数値で見ていますよ。
それは安心ですね。客観的に見えるなら導入判断もしやすい。ただ、現場に入れたら品質や保守性の観点が心配です。
良い懸念です。論文自体は採用行動を測るもので、品質改善や長期的保守性の検証は今後の課題としています。ですから導入の際は、コメント付き提案をフィルタリングしレビュー体制を整えることが現実的なステップです。
具体的にうちで試すなら、どんな準備が必要でしょうか。現場に負担をかけたくないのですが。
大丈夫です。要点を三つにまとめると、(1) 小さなパイロットでコメント付き提案を試す、(2) レビュー基準を簡潔に作る、(3) 効果をコード類似度などで定量的に測る、これだけで十分に価値が見えますよ。
分かりました。ではまず小規模で試して、効果が出たら展開するということで進めます。私の理解で整理すると、コメント付きだと採用が増えて、レビューと教育の負担が下がるということですね。ありがとうございました。
