AIによるコーディング支援は、開発者の生産性を大きく向上させています。
そして今回、コードの品質も向上することが明らかになりました。
これは、GitHubが実施した最新の研究から得られた結果です。
開発者202名を対象に実証実験が行われました。
GitHub Copilotを使用したコードは、機能性、可読性、保守性のすべてで優れた成果を示しました。
品質向上の具体的な数値
研究では、開発者たちにWebサーバーの実装タスクが割り当てられています。
GitHub Copilotを使用するグループと使用しないグループに分かれて作業を行いました。
結果は明確でした。
Copilot使用グループは、全10個のテストへの合格率が56%も高くなったのです。
コードの品質は、様々な観点から評価が行われています。
GitHub Copilotを使用したコードでは、エラーの発生率が低くなりました。
1エラーあたりの平均コード行数は18.2行となっています。
これは非使用時の16.0行を上回る結果です。
このことから、コードの品質が13.6%向上したと言えます。
専門家による評価でも高評価
ブラインドレビューによる評価も実施されました。
GitHub Copilotを使用したコードは、ここでも優れた結果となっています。
読みやすさは3.62%の向上です。
信頼性は2.94%改善されました。
保守性は2.47%、簡潔さは4.16%の向上が見られています。
これらは、すべて統計的に意味のある差として確認できます。
生産性と品質の両立
GitHub Copilotを使用したグループには、特徴的な傾向がありました。
コミット数と全体のコード行数は増えています。
しかし、1コミットあたりの平均サイズは小さくなったのです。
これは、機能実装にかかる時間が減少したことを示しています。
その分の時間を、品質向上に充てることができたと考えられます。
コードレビューでも、良い結果が得られました。
GitHub Copilotを使用したコードは、承認率が5%高くなっています。
これは実務上、大きな意味を持つでしょう。
バグ修正や新機能の展開が、より速く行えるためです。
結論と今後の展望
この研究は、AIコーディング支援の価値を明確に示したと言えます。
GitHub Copilotは、開発速度を向上させています。
同時に、コードの品質も高まっているのです。
開発者はより自信を持ってコードを書けるようになりました。
結果として、高品質なコードが生まれています。
AIによるコーディング支援は、さらなる進化が期待できます。
開発効率は上がり、成果物の品質も向上するでしょう。
そして、開発現場に不可欠なツールとして定着していくと予想されます。
