## 要約
AIを活用したソフトウェア開発が進化し、エンタープライズでのAIコーディング導入が増加していますが、多くのプロジェクトが期待通りの成果を上げていません。その主な原因は、AIモデルの限界ではなく、コードの変更に関する「コンテキスト」の不足にあります。企業は、AIエージェントが効果的に機能する環境を整備していないため、システム設計の問題に直面しています。
最近の研究では、AIエージェントがより良い成果を上げるためには、デザイン、テスト、実行、検証を通じて推論する能力が重要であることが示されています。しかし、ワークフローや環境が整備されていないままエージェントを導入すると、開発者の生産性が低下することがあるため、注意が必要です。
効果的な導入には、エージェントが必要な情報を適切に理解できるよう、コンテキストを「エンジニアリング」することが求められます。また、ワークフローも再設計する必要があります。AIを既存プロセスに単に追加するのではなく、プロセス自体を見直すことが生産性向上の鍵となるのです。
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## 編集部コメント
AIの進化は私たちの働き方や創造性に新しい可能性をもたらしています。この動向がどのように発展していくか、引き続き注目していきましょう。
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**元記事**: [https://venturebeat.com/ai/why-most-enterprise-ai-coding-pilots-underperform-hint-its-not-the-model](https://venturebeat.com/ai/why-most-enterprise-ai-coding-pilots-underperform-hint-its-not-the-model)
**公開日**: Sat, 13 Dec 2025 20:00:00 GMT
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*この記事はAIアシスト編集により作成されています。*
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