【海外記事紹介】AIがオープンソース開発者の生産性を下げてしまった理由は「メンタルモデル」にあり — 「『汚物を撒き散らす』ようなシチュエーションならAIは有効」
7月15日、John Whilesが「AI slows down open source developers. Peter Naur can teach us why.」と題した記事を公開した。この記事では、AIコーディングツールが熟練オープンソース開発者の生産性を19％低下させた理由を、「メンタルモデル」という視点から解き明かしている。以下に、その内容を紹介する。 研究結果――「速くなる」と信じた開発者ほど遅くなる現実 Metrの論文によれば、被験者となった経験豊富なOSS開発者は、AIツールの使用を許可された課題で平均19％長く作業時間を要した。開発者は事前に「24％高速化する」と予測し、実験後も「20％は速くなった」と誤認したままだった。 When developers are allowed to use AI tools, they take 19% longer to com
【海外記事紹介】「AIがコーディングを速める」は思い込み？「20%速くなったと思ったら19%遅くなっていた」という研究結果が話題に
以下に、その内容を紹介する。 METRの無作為化比較試験の概要 非営利研究団体 Model Evaluation & Threat Research（METR）は、16 名の熟練オープンソース開発者を対象に、実際のバグ修正や新機能実装など計 246 件の課題を処理させる実験を実施した。 各課題は「AIツール使用可」または「使用不可」に無作為に割り当てられ、 開発者は自ら選んだ生成AI支援環境（主に Cursor Pro＋Claude 3.5/3.7 Sonnet）を利用した。作業期間は 2025 年2 月から6 月にわたる。 期待と現実のギャップ 開発者は事前に「AIで24 %高速化できる」と予測した。 実際には 19 %の遅延 が発生し、完了後の自己評価でも「20 %短縮できたはずだ」と誤認していた。 つまり、体感と計測結果が真逆になった。 なぜ遅くなったのか――5 つの要因 AI有用性
AIでプログラミングが「楽しくなった」人たちと、少し違和感を抱く自分｜magurotuna
最近、SNSを眺めていたり、オンライン・オフライン問わず交流をするような機会で、多くの人がAIの登場をポジティブに受け止めている声を聞く。「開発速度が格段に上がった」「今まで以上にたくさんのものが作れるようになった」「プログラミングがより楽しくなった」。確かにそれは素晴らしいことだと思う。でも、その一方で、なんとなくモヤモヤした気持ちを抱えている自分がいる。 私がソフトウェアエンジニアとして一番達成感を感じるのは、複雑な問題を解決できた時だ。OSSの難しいissueかもしれないし、本番環境で突然発生した謎のエラーかもしれないし、パフォーマンスが劣化した原因を突き止めることかもしれない。なぜこの問題が起きるのか、どこに原因があるのか、仮説を立てて検証を重ねて、ついに問題の本質を突き止めた時の興奮。そして、既存のコードと調和する美しい解決策を思いついた時の満足感。私にとって、プログラミングはパ
Cline利用におけるデータの取り扱いについて - サーバーワークスエンジニアブログ
【2025年5月16日追記】 利用規約について、Cline社からの回答により適用範囲が明確となりました。 以下の記事も合わせてご覧ください。 blog.serverworks.co.jp 【2025年5月16日追記ここまで】 これまでClineに関するブログ記事をいくつか公開し紹介してきました。 今回、利用規約の変更に伴うユーザーデータの取り扱いについて懸念が生じたため、本記事ではClineの利用規約の中でも特に注意すべき点と、弊社の対応についてご説明します。 Cline利用規約の変更点とデータ収集のリスク Clineの利用規約 (https://cline.bot/tos 更新日: 2025年2月24日) を確認すると、ユーザーコンテンツの取り扱いに関する記述が変更されていることがわかります。特に注目すべきは、利用規約の3.2における以下の記述です。 You further grant,
OpenAI、AIコードエディタの「Windsurf」の買収で合意との報道
OpenAIは、生成AIを用いたコーディング支援ツール「Windsurf」の開発元であるWindsurf（旧Codeium）社を買収することで両社がほぼ合意したと、Bloombergが報道しています。 OpenAI has agreed to buy Windsurf, an artificial intelligence-assisted coding tool formerly known as Codeium, for about $3 billion, marking the ChatGPT maker’s largest acquisition to date https://t.co/ZhWgEHGXVc — Bloomberg (@business) May 6, 2025 買収金額は30億ドル（1ドル145円換算で4350億円）で、OpenAIにとって過去最大の買収になると
ライセンス条項とお客様のデータ利用について
こんにちは！ 今日はGitHub Japanからのお知らせです。 最近、GitHub Copilotの新機能やアップデートなど、GitHubの新機能を多数リリースしており、パブリックプレビュー版でお使いいただける機能が増えてきたため、ライセンス条項について日本語ブログにてGitHubからご説明します。 TL;DR GitHub CopilotなどGitHub製品のパブリックプレビュー版またはプライベートプレビュー版など、一般提供（GA）開始前の機能を利用していても、お客様のデータはGitHubが製品で使用するLLM（モデル）の学習には使われません。公開されているデータであり、著作権利用の許容範囲内としてGitHub上のパブリックレポジトリー上のソースコードを含むデータは学習に用いられています。 詳しく GitHub プレリリース ライセンス条項にある「4. データの収集と使用」において、「
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
プログラミング支援AIサービスまとめ。GitHub Copilot、AWS CodeWhispererなど11種類（2024年3月版）
GitHub CopilotやAWS CodeWhispererをはじめとする、コードエディタに統合できる11種類のプログラミング支援AIをまとめた。 GitHub Copilotに代表されるコードエディタに統合されたプログラミング支援AIサービスは、まだ登場して間もないにも関わらず、多くのプログラマの生産性向上にとって欠かせない機能になりつつあります。 と同時に、プログラミング支援AIサービスはGitHub Copilot以外にもさまざまなクラウドベンダ、ツールベンダ、スタートアップなどが参入し、多様な製品が新たに投入され続けている変化の激しい分野でもあります。 ここではその中から、現時点での主要なサービスやソフトウェアを11種類取り上げ、まとめました。導入や選択の参考にしていただければと思います。 価格別の主な機能 （Copilot Individual ／ 月額10ドル／年間100ド
GitHub、コードの脆弱性を発見後、修正コードまで自動生成してくれる「Code scanning autofix 」発表。GitHub Universe 2023
GitHub、コードの脆弱性を発見後、修正コードまで自動生成してくれる「Code scanning autofix 」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。1日目の基調講演で、GitHub Copilotが脆弱性のあるコードを自動的に修正してくれる「Code scanning autofix 」を発表し、発表と同時にプレビュー公開となりました。 Copilotには以前からコードの脆弱性を発見する「GitHub Advanced Security」と呼ばれる機能が備わっていました。 これはXSS（クロスサイトスクリプティング）などのコードのロジックなどの潜在的な脆弱性や、漏洩すると大きな事故を引き起こすシークレットがコード内に含まれていないか、などをチェックしてくれる機能です。 今回発
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
GitHubがCopilotの将来像「Copilot Workspace」を発表した。人間が書いたIssueを起点にCopilotが仕様作成からコーディング、ビルドなど、ほとんど全ての開発工程を自動的に実行してくれるものだ。 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕しました。 1日目の基調講演で、Copilotが組織のコードやドキュメントを学習することで、カスタマイズやファインチューニングが可能になる「GitHub Enterprise」が発表されました。 Copilot Enterpriseは、外部に公開されていない組織内のコードやドキュメント、プルリクエストなどを追加でCopilotに学習させることで、組織内のコードベースに基づいたCopilotによるコードの生成や、Copilot Chatでの質問に対する回答が可能になるというものです。 さらに言語モデルそのものを組織
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
［速報］「Hey, GitHub! 」、GitHubが音声認識による操作とコーディングを可能にする実験的機能をプレビュー公開
［速報］「Hey, GitHub! 」、GitHubが音声認識による操作とコーディングを可能にする実験的機能をプレビュー公開 GitHubは、年次イベント「GitHub Universe 2022」の基調講演で、音声によるGitHubの操作やコーディングを可能にする実験的機能「Hey, GitHub!」をプレビュー公開しました。 'Hey, GitHub!' is an experiment from the GitHub Next team that aims to reduce the need for a keyboard by enabling voice-based interaction with GitHub Copilot. Sign up now to join the waitlist: https://t.co/4YOSuA6cUr — GitHub (@github
調査：GitHub Copilotが開発者の生産性と満足度に与える影響を数値化
約1年前にGitHub Copilotのテクニカルプレビューを開始したとき、私たちはこのツールがソフトウェア開発者の役に立っているのかを明確にしたいと考えていました。アンケートと実験を組み合わせた調査を実施したところ、予想していた回答と予想外の回答の両方が導き出されました。 私たちは日々、より少ない労力でより多くのことを実現するために、ツールを活用したり工程を習慣化したりしています。ソフトウェア開発においては、作業の効率化のために非常に多くのツールとテクノロジーが生み出されており、それらを選択することに疲れを感じるほどになっています。2021年にGitHub Copilotのテクニカルプレビューを開始したとき、私たちは、これによって開発者の生産性が向上するだろうという仮説を立てました。実際、初期のユーザーから「生産性が向上した」という報告がありました。リリースから数か月後、私たちは、定量的
: GitHub Copilot は"gender"など特定用語を含むコードで動かなくなる
書いているプログラムコードから次に必要そうなコードを提案してくれる GitHub の Copilot サービスで、「このコードに対して Copilot が何も提案してくれない」というバグが報告されました。 これに対するコミュニティの識者からの回答は、「おそらく、コードの中に "gender" という単語が入ってるからでしょう。」というもの。 Copilot には内蔵されたコンテンツフィルターがあり、フィルターに反応するとコードの提案をしないという作りなのだそう。そして "gender" もそのリストに含まれているらしいのです。 [caption id="attachment_13935" align="alignnone" width="400"] コードの提案が止まる、と言われたコードをCopilotで書いてみた[/caption] 実際にCopilotで該当部分のコードを書いてみたとこ
GitHub Copilotと“人間特権”
おことわり: この記事は筆者の普段の記事とは異なり、とりとめのない雑な思考を記事にしたものです。筆者はAIの専門家ではありませんので、記事の内容は鵜呑みにせず、ご自身で判断するようにお願いします。 GitHub Copilotは、機械学習（俗にいうAI）によるコード生成サービスで、先日正式リリースされました。人間がこれから書こうとしているコードを予測してサジェストしてくれるものであり、「コメントを書いただけで実装の中身が自動生成された」などと評判です。 この分野では、学習データの量がものを言います。GitHub Copilotはこの分野の先駆者ではなくtabnineなどの先例もありますが、GitHubは非常に多くのソースコードをホストする（＝学習材料とできる）サービスであることもあって注目を集めています。 筆者が度々Twitterで目にするのは、「GitHub Copilotは他人のコード
GitHub Copilotを正式リリース。すべての開発者が利用できるようになりました。
エディターでソースコードを提案してくれるAIペアプログラマー「GitHub Copilot」をすべての開発者が10米ドル/月、100米ドル/年で利用できるようになりました。学生や人気のあるオープンソースプロジェクトのメンテナーは無料で利用できます。 GitHubは、ソフトウェア開発者を幸せにできるテクノロジーを開発することを使命の一つと考えています。昨年、GitHub Copilotのテクニカルプレビューを開始して以来、AIが次世代の開発者の助けになる最高のツールの1つであることは明らかになりました。 すでにAIは私たちの日常生活の中で人間をサポートする役割を果たしています。メールやエッセイを書くことを手伝ったり、フォトアルバムを自動生成したり、食料品の注文を手伝うということもしています。しかし、これまでAIはコードの改良にとどまり、ソフトウェアの開発プロセスはほぼ完全に手作業で行われてき
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