# 経験のあるオープンソース開発者16人が実際の課題246件に取り組んだ METR の無作為化試験では、2025年初頭のAIの道具を使ったとき19%長くかかり、しかも本人たちは20%速かったと信じていた

ページ: https://flyvolo.ai/ja/changes/ev-20250710-junior-software-developer-2
日付: 2025-07-10 · 段階: 制限または撤回
この記録は業務の判断を動かせますか? できる
職業: https://flyvolo.ai/ja/careers/experienced-software-engineer

## 適用範囲

大きく成熟した、自分がよく知るリポジトリ(それぞれおよそ5年)の保守者が対象である。道具は主に Cursor Pro と Claude 3.5/3.7 Sonnet。著者は、この結果が大半の開発者や、新規案件、若手の仕事に一般化できるとは明示的に主張していない。

## 出典

- METR — study report — https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/ (一次資料)

## これが意味すること

能力の層についての制約の記録であり、測定された結果が付いている。無作為化試験で、経験のある保守者は、自分がよく知るリポジトリの実際の課題に対して、2025年初頭の道具を使うと19%長くかかった——本人たちは20%速いと信じていた。紐づいた業務については、「日常的なコードは生成される」を「仕事が速くなった」と読める範囲に上限をかけるものであり、この認識のずれは、開発者自身の速さの感覚がその信頼できる物差しではないことを示している。

## まだ示していないこと

著者自身がそう言っている——およそ五年関わってきた成熟したリポジトリでの16人の開発者であり、その後に変わってしまった道具を使っている。若手の開発者が遅くなることを示すものではない(ここで道具を役に立ちにくくしたリポジトリの知識を、若手は持っていない)し、コードの品質も、学習も、更地からの開発も測っていない。この場での減速は、あなたの場での減速ではない。

## 自分で確かめる方法

一週間、案件に取りかかる前に、補助ありとなしの所要時間の見積りを書き出し、そのあと実際にかかった時間を記録すること。METR の発見はその二つの欄の差であり、十件分の個人の記録があれば、自分に同じ差があるかどうかが分かる。


詳しくは: https://flyvolo.ai/llms.txt