研究：AIが書いたコード、8割は“たった1人”が確認して採用——一番使い込むのは少人数チーム

AIにコードを書かせる時代の“意外な現実”が数字で示された。ロチェスター工科大学の研究者が、GitHub上でAIエージェント（GitHub Copilot、OpenAI Codex、Claude Code）が作った25,264件のプルリク（コード変更の提案）を分析し、その内容が7月22日に報じられた。

結論は、AIがどれだけコードを量産しても、それを確認して採用する人はたいてい“1人だけ”ということ。全体の78.9%は、1人の開発者が中身を読み、必要な所を直し、マージ（採用）していた。もっとも使い込んでいるのは大企業ではなく少人数チームで、1〜5人の小さなプロジェクトは平均50.2件と、中〜大規模の何倍も使っていた（一部のヘビーユーザーがけん引）。

一方で多くのプロジェクトは3か月で1〜2件しか使っておらず、利用は二極化している。重要なのは“レビューが上限になる”点だ。AIは並行して大量のコードを出せるが、それを読んで良し悪しを判断するのは人間で、時間には限りがある。実際、活発な小チームでも大半は1人レビューのままだった。採用率は1人レビューで81.2%、複数レビューで80.3%とほぼ同じで、質は落ちていない。

私たちに関係するのは、“AIに任せれば速い”は半分正解で、最後は人の確認力が全体の速さを決めるということ。AIを使いこなす鍵は「出させる力」より「確かめる力」かもしれない。注意点は、この調査が採用時点までを見たもので、後からの手戻りや不具合は範囲外であること。出典＝Help Net Security（元研究はarXiv）。