企業におけるAI導入の縦断研究：AIが人間のレビューより速くコードを書く
中規模のAI先進企業における縦断研究で、AIコーディングツールの強制導入後、エンジニアあたりのマージされたプルリクエスト数が2.09倍に倍増したことが判明。この増加は強制自体ではなく、AIの採用と使用の蓄積に起因する。また、コードレビューは自動化に再編され、レビュアーの負荷は倍増し、自動レビューが人間のレビューを上回った。
最近、arXivにプレプリントとして公開された論文「AI Writes Faster Than Humans Can Review: A Longitudinal Study of an Enterprise 2x Mandate」（著者：Hao Heら6名）は、中規模のAI先進企業におけるAIコーディングツールの強制導入の影響を詳細に分析した。この研究は2024年1月から2026年4月までの802人の開発者と196,212件のプルリクエストのデータを調査。2025年半ばに導入された「2倍」強制令の結果、エンジニアあたりのマージされたプルリクエスト数は最終的にベースラインの2.09倍に達し、これはAIコーディングツールの実地展開で報告された最大の成果の一つである。
研究では、段階的な差分の差分析を用いて、生産性向上をAIの実際の採用と累積使用に結び付け、強制令自体が直接的なドライバーではなく触媒として機能したことを示した。ただし、採用と使用強度はランダムに割り当てられていないため、結果は厳密な因果関係ではなく強い示唆と解釈される。
生産性向上はシニアレベル全体で広く見られたが、新しいコードに集中しており、モデル世代間での分離はできなかった。また、AI導入はコードレビューのプロセスを大きく変え、レビュアーあたりの負荷は約2倍に増加し、自動レビューが人間レビューを上回った。しかし、マージ率とリバート率は安定しており、コード品質への悪影響は認められなかった。
この研究は、非ランダム割り当てや単一企業という限界はあるものの、AIコーディングツールの実際の影響と組織変革に関する貴重な洞察を提供する。論文はarXiv（DOI: 10.48550/arXiv.2607.01904）で入手可能である。