CTOが「AI導入で生産性を1年で2倍に」掲げた企業のその後　米国が開発者802人の進捗を追跡調査

　米カーネギーメロン大学や米スタンフォード大学などに所属する研究者らが発表した論文「AI Writes Faster Than Humans Can Review: A Longitudinal Study of an Enterprise 2x Mandate」は、AI導入を義務化したソフトウェア会社がどのような影響を受けたのかを調査した研究報告だ。

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　研究チームは、CTOがR&D組織宛てのメールで「AI活用によりエンジニアリング生産性を12カ月で2倍にする」という目標を掲げたIT企業（中規模のB2Bソフトウェア企業）を対象に、2024年1月から26年4月にかけて802人の開発者を調査した。進捗の指標には、エンジニア1人あたりのプルリクエスト（PR）数を用い、19万6212件のPRを追跡調査した。

　調査の結果、開発者1人あたりのコード提出量は実際に導入前の2.09倍に増加した。この成果はAIツールを導入した瞬間に達成されたわけではなく、利用経験を蓄積していくにつれて徐々に高まるという特徴を示した。

　この恩恵は若手からベテランまで幅広く見られたが、特に普段は管理業務が多くプログラミングの現場から離れていたマネジャー層のコード提出量が増加した。

　こうした生産性の向上は新しいシステムに集中しており、昔からある古いコードではあまり効果が見られなかった。

　生産性が上がった反面、現場には新たな課題が発生した。人間によるコードの確認（レビュー）が追いつかなくなった。AIの支援によってコードを書くスピードは向上したが、それを読んで安全性を確認する人間の処理能力は急には上がらない。結果として、組織全体の提出量が約3.1倍に膨れ上がったのに対し、レビューをする人間の数は1.5倍程度にとどまり、確認担当者1人あたりの負担は実質的に倍増した。

　この課題に対して、確認作業の多くを自動化ツールに任せた。その結果、人間が丁寧にコードを確認する割合は減り、代わりに全体の8割以上のPRをAIボットなどが自動で受けるようになった。

　残された人間のレビューも、具体的な指摘を伴わない単なる無言の承認の割合が高まった。人間の目を経るプロセスが減っても、エラーによるリバート（差し戻し）などの短期的な品質低下はすぐには起きなかった。