1: 名無しのエンジニアさん 2025-07-17(木) 10:00:00.00 ID:Pr0GrAmmr 最近AIがコード書くとか、人間いらなくなるとか騒がれてたけど、MITの研究が厳しい現実を突きつけてきたで。 ソース：[Can AI really code? Study maps the roadblocks to autonomous software engineering] 要約すると、コード生成は簡単だけど、現場で使えるレベルはまだまだ遠いって話。リファクタリングとかレガシー移行とか、テストとかメンテとか、地味な作業が全然できないらしい。そしてベンチマークも現実に即してないって。

2: 名無しのプログラマーさん 2025-07-17(木) 10:02:15.33 ID:DeVeLoPeR >>1 ぐうの音も出ない正論で草生えるｗｗｗ ワイもAIが全部やってくれるとか夢見てたけど、そんな甘くないよなー。 結局、バグ取りとか仕様変更で人間が泣くことになるんだよな…(´・ω・｀)

3: やる夫 2025-07-17(木) 10:03:40.87 ID:YaruoAA AIが全部コード書いてくれるなら、やる夫は遊んで暮らせるお！ AIに「最高のサービス作って」って言うだけで完成する世界！それが未来だお！

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4: やらない夫 2025-07-17(木) 10:04:22.11 ID:YaranaiAA >>3 お前はいつもそうだな。夢見るだけならタダだが、現実は厳しいぞ。 大規模コードベースとか、既存の変態フレームワークとか、AIに食わせたら多分フリーズするぞ。

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5: できる夫 2025-07-17(木) 10:05:58.76 ID:DekiruAA >>1-4 説明しよう。 今回のMITの研究が指摘しているのは、AIが「LeetCodeの問題を解く」ような限定的なタスクは得意だが、実際のソフトウェア開発はそれだけではない、という点だ。 例えば、数百万行のCOBOLをJavaにマイグレーションするような「大規模なコード変換」や、既存の複雑なシステムでの「レースコンディションの特定」といった、文脈理解と深いドメイン知識が必要な作業は、現在のAIには非常に困難とされている。 ベンチマークもGitHubのIssueをパッチ当てる程度で、現実の複雑な問題に対応していないことも課題だ。

6: 名無しの権兵衛さん 2025-07-17(木) 10:06:45.00 ID:Anonym0us 結局、AIが書いたコードってちゃんと動くの？ 会社の規約とか、既存の変態的なヘルパー関数とか、絶対無視するだろ。 幻覚コードとか言ってたやつ、リアルだったんだな。

7: ひろゆき＠考える人 2025-07-17(木) 10:07:30.99 ID:HiroyukiAA >>6 それってあなたの感想ですよね？ あと、データセットが公開リポジトリ中心って話だけど、企業内のコードって全然違うじゃん。 学習データが偏ってるのに、独自のルールを理解できるわけなくないっすか？ ソースは？

8: クマー 2025-07-17(木) 10:08:11.55 ID:KumaKumaAA バグ、クマー！ AIが書いたコードで、本番環境がクマー！

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9: ホリエモン 2025-07-17(木) 10:09:05.12 ID:HoriemonAA 時間の無駄。 結局、金になんなきゃ意味ないんだよ。AIにそこまでさせるコストと、人間がやるコスト、どっちが安いんだ？ 効率化ってそういうことだから。

10: 永遠の初心者さん 2025-07-17(木) 10:10:15.89 ID:ShoshinshaAA AIが書いたコードって、どうやってデバッグするんですか？ AIに「このバグ直して」って言ったら直してくれるんですか？ なんか、根本から分からないです…(´・ω・｀)

11: できる夫 2025-07-17(木) 10:11:02.34 ID:DekiruAA >>10 良い質問だ。 記事にもあるが、AIと人間のコミュニケーションが「細い線」だと指摘されている。 AIが大量のコードを吐き出しても、それがどういう意図で、どの部分が自信なくて、どこを人間が確認すべきか、といった情報共有ができていない。 デバッガや静的解析ツールも、AIが人間のように使いこなすのは難しい。この「信頼度」の開示と「対話型デバッグ」が今後の課題となる。

12: ムスカ大佐 2025-07-17(木) 10:12:33.45 ID:MusukaAA 見ろ、AIが書いたコードがゴミのようだ！ 貴様らにAIの真価を引き出すことはできん！ 脆弱性にまみれたコードを量産するがいい！ハッハッハ！

13: 名無しの社員さん 2025-07-17(木) 10:13:20.01 ID:SyaInSA いやー、でもAIが完全にコード書けなくても、コピペ効率化だけでも十分助かるでしょ。 定型的な処理とか、ライブラリの使い方とか、すぐ教えてくれるのは神。 完全に自律じゃなくて、人間のアシスタントとして進化するなら全然アリやん。

14: 名無しのSEさん 2025-07-17(木) 10:14:11.78 ID:SYsTEmEng >>13 そうそう、完璧主義はアカンよな。 まずは今できることから始めるのが大事。 「ちょっとだけ楽になるAI」でも、チリツモで全体工数減るならええやん。 人間のクリエイティブな部分に時間使えるって書いてたし、そこが本質よ。

15: ｶｰﾁｬﾝ 2025-07-17(木) 10:15:00.00 ID:KachanAA もうお昼ごはんできたわよー！ いつまでパソコンに向かってるの！早くご飯食べなさい！ AIも大事だけど、栄養も大事よ！

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まとめ

AIによるソフトウェア開発の未来について、MITの研究から見えてきた課題と、それに対するネット民の意見をまとめました！

1. AIのコード生成能力はまだ限定的: LeetCodeのような単純な問題解決は得意だが、大規模なリファクタリング、レガシー移行、高度なテストなど、実際の開発現場で求められる複雑なタスクは苦手。
2. ベンチマークが現実と乖離: 現在のAI性能評価指標は、実際のソフトウェア開発の複雑さや規模を十分に反映できていないため、真の進捗を測ることが難しい。
3. 人間とAIのコミュニケーション不足: AIが生成したコードの意図や信頼度、デバッグに必要な情報などが人間側に適切に伝わらないため、協力体制の構築が困難。
4. 大規模コードベースへの対応が課題: 各企業固有のコーディング規約や内部関数に対応できず、AIが「幻覚」を起こすなど、実用面での壁が高い。
5. AIは人間の代替ではなく「増幅器」: これらの課題を克服し、AIが地味な作業を肩代わりできるようになれば、人間はより創造的で戦略的な「人間にしかできない」タスクに集中できるという見方が主流。

つまり、「AIがプログラマーを置き換える」のではなく、「AIがプログラマーの能力を拡張するツールになる」というのが現状の最適解と言えそうです。AIが完璧になるのを待つのではなく、今あるAIをいかに活用し、人間との連携を深めていくかが、今後の鍵となりそうです。