縦断的研究によると、AIによる生産性向上は10倍ではなく、10%であることが判明

縦断的なAI影響調査の予備データによると、AIツールによる生産性向上は、しばしば主張されるほど大きくはないことが明らかになった。この研究は、2024年11月から2026年2月までの40社のデータを分析し、AI導入の増加に伴ってチームがより多くのプルリクエストを出荷するかどうかを追跡した。

主な発見

研究期間中、AIの使用率は大幅に増加し、平均65％上昇した。しかし、プルリクエストのスループットは9.97％しか増加しなかった。この数値は特に信頼性が高い。なぜなら研究者は、個々のエンジニアに対してプルリクエストのスループット目標を設定したチームを除外することで、真の成果ではなく指標の水増しを招く可能性のあるゲーミフィケーション効果をフィルタリングしたからである。

エンジニアリングチームへの示唆

約10％の向上は、エンジニアリングリーダーがより広く報告している内容と一致している。ほとんどの組織は8〜12％の範囲に収まっている。これは確かな改善を表しているが、多くの経営陣や取締役会がAI導入から期待している2〜3倍の向上には程遠い。

向上がより高くならない理由

複数の組織の開発者は、コードを書くことが決してボトルネックではなかったと説明している。あるシニア開発者は次のように述べている。「簡単なタスクは少し簡単になった。退屈なタスクは少し煩わしくなくなった。4日かかるタスクが3日で終わるかもしれない。しかし、それは私が3倍のプルリクエストを出荷していることを意味しない。」

AIは仕事のコーディング部分を加速させるかもしれないが、コーディングはエンジニアが実際に時間を費やす方法の比較的小さな部分を占めている。計画、調整、スコープ設定、コードレビュー、引き継ぎ——SDLCの人間的な部分——は、現在のAIツールではほとんど手つかずのままである。

研究方法

この研究は縦断的であり、単一のスナップショットを提供するのではなく、時間の経過に伴う変化を追跡することを意味する。完全な研究では、なぜ一部のチームが他のチームよりも多くの利益を得るのか、そしてリーダーがそのギャップを埋めるために何ができるかを探求する予定である。