O’Reilly（オライリー）は「 AIコーディングアシスタントの設計空間のマッピング」と題したブログ記事を公開し、AIコーディングアシスタントの領域が近年急速に拡大し、単純なオートコンプリートツールから、世界中の何百万人もの開発者のワークフローに不可欠な要素となっている高度なエージェントへと進化していることを論じている。これは、米カリフォルニア大学サンディエゴ校のSam Lau氏とPhilip Guo氏がVisual Languages and Human-Centric Computingコンファレンス（VL/HCC）で発表した研究論文によるものだ。彼らは2021年から2025年の間に開発された90のAIコーディングアシスタント（58の業界製品と32の学術的プロトタイプを含む）を分析し、この分野の進化と将来の方向性を解明した。
この研究では、これらのツールを定義する10の設計要素を特定し、インターフェイス、入力、機能、出力という4つの広範なテーマに分類した。例えば、GitHub Copilotのようなアシスタントはスピードと最小限の摩擦を重視して設計されているのに対し、WaitGPTやDBoxのような学術プロジェクトは探索と学習を重視して設計されている。研究者たちは、産業界と学術界の間に明確な分裂があることを発見した。産業界の製品はスピード、効率性、シームレスな統合に重点を置いているのに対し、学術界のプロトタイプは、コーディングプロセスを遅くして内省を促したり、初心者向けにプログラミング概念の足場を築いたりするなど、さまざまな方向性を模索している。
研究では、これらのツールが設計されている6つのユーザーペルソナを特定した。ソフトウェアエンジニア、HCI研究者および愛好家、UXデザイナー、会話型プログラマー、データサイエンティスト、そしてコーディングを学ぶ学生だ。各ペルソナには異なる設計が必要であり、研究者は設計空間においてこれらを強調した。例えば、ソフトウェアエンジニア向けに設計されたツールは、既存のコードエディターやターミナルに統合され、高度なカスタマイズをサポートし、人間の介入なしにコードを記述・実行できる自律性を備えている。
研究者によると、AIコーディングアシスタントの将来はいまだ定まっていない。これらのツールは今や制作ワークフロー、教室、デザインスタジオ、研究室に不可欠な要素となっているが、単にコードの記述速度を向上させるだけでなく、ソフトウェア開発そのものをより迅速かつ持続可能なものにするために、学界と産業界が協力する必要がある。最近の研究では、AIコーディングアシスタントは生産性を大幅に向上させると主張しているものの、実際には漸進的な改善にとどまっていることが分かっている。研究者たちは、学界と産業界の連携によって、生産性を阻害する実際の障壁に関する厳密な研究と、制作現場でのツールの拡張に関する実践的な経験を組み合わせることができると示唆している。
出典：O'Reilly
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