GitHub、生成AIによるコーディング支援「GitHub Copilot Chat」の効果に関する調査結果を発表

　米GitHubは10日（現地時間）、自然言語による対話形式で生成AIにコーディングを支援してもらう「GitHub Copilot Chat」の効果について調査した結果を発表した。

　GitHub Copilot Chatは、書こうとするコードを生成AIが提案する「GitHub Copilot」に続く、「GitHub Copilot X」と呼ばれる取り組みの一つ。IDEで開いているソースコードについて、ChatGPTのような対話型インターフェイスにより、コードの生成や説明などが利用できる。例えば、何をしているコードか質問したり、コーディングスタイルを変更したりといったことを相談できる。

　調査結果では、開発者の85％がGitHub CopilotおよびGitHub Copilot Chatによりコードの品質をより信頼できるようになったと回答した。ここでコードの品質としては、読みやすさ、再利用性、簡潔性（DRY）、保守性、エラーからの回復力の5つのメトリクスが用いられた。

　また、GitHub Copilot Chatによりコードレビューが15％早く完了した。参加者の約70％がGitHub Copilot Chatを使ったレビュアーからのコメントを受け入れた。

　さらに、88％の開発者が、GitHub Copilot Chatによって集中力が高まり、フラストレーションが減り、コーディングをより楽しめるようになって、フロー状態を維持できるようになったと答えた。

GitHub Copilot Chatでコードの品質をより信頼できるようになったとの結果

GitHub Copilot Chatでフロー状態を維持できるようになったとの結果

　調査は、5～10年のソフトウェア開発経験を持つ参加者を採用し、GitHub Copilot Chatを使った場合と使わなかった場合を比較した。いずれの参加者もGitHub Copilotの使用経験はあったが、GitHub Copilot Chatの使用経験はなかった。

　参加者は、対象の作成、読み取り、削除ができるWeb APIエンドポイントを開発するプロジェクトにアサインされた。機能追加を実装してプルリクエストで送り、受ける側はプルリクエストがCopilot Chatを使って作られたものかどうか知らされずに品質を評価している。