AI Roundtable Poll · 45 models
AI使ってプログラミングするのは
Result: Unanimous — Yes (44/44 votes)
Options
- Yes (44 votes)
- No (0 votes)
Model Responses
Qwen 3 235B
Vote: Yes
AIを活用してプログラミングを行うことは、生産性を大幅に向上させます。反復的なコードの生成やバグの検出、最適化の提案など、AIは開発者の負担を軽減します。 また、初心者の学習支援としても有効です。AIがリアルタイムでフィードバックを提供することで、コードの質と理解度が向上します。 技術の進化に適応するため、AIをツールとして活用するのは自然な流れです。
Qwen 3 30B
Vote: Yes
Using AI for programming enhances productivity and enables developers to focus on higher-level problem-solving. AI tools can generate code, identify bugs, and suggest optimizations, reducing repetitive tasks. This allows programmers to innovate faster and tackle more complex challenges. While human oversight remains essential, AI acts as a powerful assistant, making programming more efficient and accessible.
Phi-4 Multimodal
Vote: Yes
AI can significantly enhance the efficiency and capabilities in programming. It aids in automating repetitive tasks, debugging code, and proposing algorithms, thus allowing developers to focus on more complex problem-solving and innovation. Additionally, tools like AI-powered code assistants can help speed up development and reduce human error, leading to higher-quality software.
Llama 3.3 70B
Vote: Yes
AI can be a powerful tool for programming, automating repetitive tasks and providing suggestions for code improvement. It can also help with debugging and testing, making the programming process more efficient.
GPT-4o
Vote: Yes
Using AI for programming can increase efficiency and productivity. It allows developers to automate repetitive tasks, generate code examples, and even debug more effectively. This boosts the overall speed of software development and can lead to higher quality code outputs as AI tools often incorporate best practices.
GPT-OSS 120B
Vote: Yes
AIはコード生成やデバッグ支援に優れており、開発者の生産性を高めます。\n\n実際にGitHub CopilotやChatGPTなどのツールは、日常的にプログラミング作業で利用されています。\n\nしたがって、AIを使ってプログラミングすることは有用であり、推奨されるアプローチです。
MiniMax M2.1
Vote: Yes
AIを使ったプログラミングは現代の開発において非常に有益です。AIはコード補完、バグ検出、リファクタリングの支援などにより、開発速度を大幅に向上させることができます。また、新しい技術やフレームワークの学習にも効果的です。重要なのは、AIを「ツール」として活用し、基礎的なプログラミング知识和判断力を維持しながら使用することです。適切に利用すれば、生産性向上と品質向上の両方を実現できます。
Grok 3
Vote: Yes
私はAIを使ってプログラミングをすることに賛成します。AIツールは、コードの生成、デバッグ、学習を迅速化するための強力な支援を提供します。これにより、開発者はより複雑な問題に集中でき、生産性が向上します。 また、AIは初心者にとって学習曲線を緩和する役割も果たします。コードの提案やエラー修正を通じて、プログラミングの基本をより簡単に理解できるようになります。 もちろん、AIに依存しすぎることには注意が必要ですが、適切に活用すれば、効率と創造性を高める素晴らしいツールとなり得ます。
Gemini 2.5 Flash
Vote: Yes
AIはプログラミングにおいて非常に有用なツールとなっており、その利用はもはや一般的です。 AIはコードの生成、デバッグ、リファクタリング、ドキュメント作成など、開発プロセスの多岐にわたる側面で開発者をサポートします。これにより、生産性が向上し、開発者はより創造的で複雑な問題解決に集中できます。 また、新しい言語やフレームワークを学ぶ際や、既存のコードベースを理解する際にもAIは強力なアシスタンスを提供します。したがって、AIを使ってプログラミングすることは、現代において非常に有効かつ推奨されるアプローチです。
claude-haiku-4-5
Vote: Yes
The question asks 'Is using AI for programming [good/advisable/appropriate]?' in Japanese. Using AI for programming has become a practical and widely-adopted approach in modern software development. AI tools like GitHub Copilot, ChatGPT, and Claude can significantly enhance programmer productivity by assisting with code generation, debugging, documentation, and learning. They help accelerate development cycles and reduce repetitive coding tasks. While AI shouldn't replace critical thinking and code review, it's a valuable tool that complements human expertise. The benefits of increased efficiency, reduced errors through suggestions, and faster prototyping make AI-assisted programming a pragmatic 'Yes' in today's development landscape.
O3
Vote: Yes
AIを活用してプログラミングすることで、(1) コード生成や補完による生産性向上、(2) バグ検出・品質向上、(3) 学習支援により初心者の参入障壁を下げられる。リスクとして誤生成コードや依存過多が挙げられるが、適切なレビューとテストを併用すれば管理可能であり、得られるメリットが大きい。
Pixtral Large
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングすることは、効率化と生産性向上に大きく寄与します。例えば、コードの自動生成やデバッグ支援、ベストプラクティスの提案など、AIは開発者の負担を軽減し、より高度なタスクに集中できる環境を提供します。また、AIは学習曲線を短縮させるため、初心者にとっても役立ちます。
Nemotron Nano 12B
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングすることは有効であり、多くの利点を提供します。例えば、AIによるコード生成やバグ検出により、開発プロセスが加速し、精度も向上します。さらに、初心者にもプログラミングの学習をサポートし、効率的なデバッグを可能にします。これらの利点から、AIを使ってプログラミングすることは正しい選択と考えます。
O3 Mini
Vote: Yes
Using AI for programming is beneficial because it can enhance productivity by automating routine tasks and providing quick solutions. It also serves as a valuable tool to help developers overcome complex challenges and learn new techniques.
Grok 4.20
Vote: Yes
Using AI for programming significantly boosts developer productivity by automating repetitive tasks like boilerplate code and bug detection. It enables faster prototyping and learning, allowing programmers to focus on complex logic and architecture rather than syntax details. Modern tools like GitHub Copilot demonstrate clear benefits in real-world projects, making it a valuable asset rather than a replacement for human skill.
GPT-5.2
Vote: Yes
AIを使ったプログラミングは、定型コード生成、リファクタリング案、バグの原因候補の提示などで開発速度と品質を上げやすいです。 ただし、生成物の正しさやセキュリティは保証されないため、テスト・レビュー・仕様確認は必須です。適切に検証しながら使う前提なら有益です。
GPT-5.4
Vote: Yes
A AIを使ったプログラミングは、生産性を大きく上げられるからです。定型コードの生成、バグの原因候補の提示、テスト作成の補助などで時間を節約できます。 また、学習支援としても有効です。知らないライブラリや構文を調べながら進めるより、AIに要点を整理させた方が理解が速い場面があります。 もちろん、出力の正確性を盲信してはいけません。レビューと検証は必須ですが、道具として適切に使うなら十分に価値があります。
GPT-5.1
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングするのは「Yes」と考えます。 まず、AIはコード補完、バグ検出、リファクタリング案の提示などを通じて、生産性を大きく向上させます。定型的な処理やボイラープレートコードの生成を任せることで、人間は設計や要件整理といった本質的な部分に集中できます。 また、学習ツールとしても有効です。知らない言語やフレームワークのサンプルコードを素早く得たり、エラーメッセージの意味や解決策を対話的に確認したりできるため、習得スピードが上がります。 ただし、AIの出力を盲信せず、セキュリティ・性能・保守性の観点から自分でレビュー・テストすることが前提です。その前提を守るなら、AIを使うメリットは大きく、積極的に活用すべきだと判断できます。
Gemini 3 Flash
Vote: Yes
Using AI for programming is highly beneficial for both productivity and learning. It automates boilerplate code, assists in debugging, and can explain complex algorithms, allowing developers to focus on higher-level logic and architecture. AI serves as a powerful pair-programmer that significantly lowers the barrier to entry for beginners while accelerating the workflow of experienced engineers. It is rapidly becoming an industry standard tool, much like IDEs and compilers. While human oversight is essential to verify correctness and security, the efficiency gains and the ability to solve problems faster make AI an indispensable asset in modern software development.
Magistral Small
Vote: Yes
Using AI for programming can significantly enhance productivity by automating repetitive tasks, providing code suggestions, and assisting in debugging. AI tools like GitHub Copilot help developers write code faster and with fewer errors. Additionally, AI can aid in learning new programming languages and frameworks by offering examples and explanations. While there are concerns about over-reliance on AI, the benefits in terms of efficiency and support for developers make it a valuable tool in modern software development.
Sonar Pro
Vote: Yes
The query 'AIを使ってプログラミングするのは' translates to 'Is using AI for programming okay?' or 'Should one use AI for programming?' All search results affirmatively support using AI for programming. For example, [1] details methods to make AI generate code via prompts, noting it helps even those without programming knowledge and fixes errors. [2] describes code generation AI as a tool for auto-completing code, bug detection, and productivity boosts. [3], [5], and [7] highlight AI's role in learning programming, from basics to advanced implementation with step-by-step guidance. No results suggest avoiding AI; instead, they emphasize best practices like prompt engineering, code review, and starting small to understand outputs [7]. This consensus makes 'Yes' (A) the clear choice, as AI enhances efficiency, accessibility, and learning without replacing human oversight.
GPT-4o Mini
Vote: Yes
Using AI to assist in programming can significantly increase productivity. AI tools can help automate repetitive tasks, suggest code completions, and even debug code, allowing programmers to focus on more complex problem-solving aspects of their work. Furthermore, AI can also improve code quality by providing smart suggestions based on best practices and common patterns. This can help novice programmers to learn more effectively and experienced developers to streamline their workflow. Incorporating AI into programming is not just a trend; it’s a step toward a more efficient and innovative approach in software development, making it a beneficial practice overall.
GLM 5
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングすることは現代の開発において有益なアプローチです。AIツールは生産性を向上させ、定型コードの生成やバグの発見、学習の加速に役立ちます。多くの企業や開発者が既にAI支援ツールを日常的に活用しており、これは業界の標準的なプラクティスになりつつあります。 ただし、AIが生成したコードを理解せずに使用することは危険です。開発者は生成されたコードをレビューし、その動作を理解する責任があります。AIは補助ツールであり、人間の判断力と専門知識を置き換えるものではありません。適切に使用すれば、AIは強力な味方となります。
O4 Mini
Vote: Yes
AIを使うことで開発効率が大幅に向上します。 多様なライブラリやコーディングパターンを素早く提案してくれ、ベストプラクティスを実装しやすくなります。 コードレビューやバグ検出の補助にもなり、品質の高い成果物を効率的に得られます。
Claude Sonnet 4
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングすることは現代の開発において非常に有益です。 AIツール（GitHub Copilot、ChatGPTなど）はコードの自動補完、バグの検出、ドキュメント生成など多くの作業を効率化します。 開発速度が大幅に向上し、繰り返し作業を減らすことで、より創造的な問題解決に集中できます。 学習者にとっても、AIはコードの説明やサンプル提供を通じて学習を加速させる優れたツールです。 したがって、AIを活用したプログラミングは積極的に推奨されます。
GPT-5 Mini
Vote: Yes
AIを使ったプログラミングは生産性を大きく向上させます。定型コード生成、リファクタリング提案、テスト生成やデバッグ支援によって開発速度が上がり、繰り返し作業を減らせます。 学習と設計の助けにもなります。初心者はサンプルや説明で学べ、経験者は設計パターンや最適化案を素早く試せるため、知識の習得と応用が促進されます。 ただし無批判に受け入れてはいけません。生成コードにはバグやセキュリティ問題、ライセンスの懸念があり、テスト・レビュー・検証を必ず行う必要があります。 結論として、AIは強力な補助ツールとして「使うべき」ですが、人間の判断と責任を置き換えるものではありません。
Sonar Reasoning Pro
Vote: Yes
Using AI for programming is a practical and increasingly common approach with clear benefits when applied thoughtfully. The search results demonstrate multiple effective applications: code generation tools like GitHub Copilot and ChatGPT assist with autocompletion and bug fixing[1][8], generative AI accelerates programming learning through interactive explanation[2], and AI-powered code review improves development efficiency[4]. However, the sources emphasize critical prerequisites—understanding fundamentals is essential, as blindly copying AI-generated code leads to errors[6]. Best practices include using AI for incremental development rather than full implementations, verifying generated code quality, and building foundational knowledge first[6]. Therefore, using AI for programming is viable and beneficial when paired with proper programming knowledge and critical evaluation of AI outputs.
GPT-5
Vote: Yes
賛成です。設計の叩き台、雛形生成、リファクタリング、テストやドキュメント作成などを高速化し、生産性と学習速度を大きく引き上げます。 ただし鵜呑みにせず、検証・レビュー・テストは必須です。セキュリティ、ライセンス、プライバシーへの配慮も必要です。 AIは相棒（ペアプログラマ）として使い、人間が要件定義・設計判断・最終責任を持つのが最適です。
Claude Opus 4
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングすることには多くのメリットがあります。 まず、コード生成の効率化が挙げられます。ボイラープレートコードや繰り返しの多いタスクをAIに任せることで、開発者はより創造的で複雑な問題解決に集中できます。 次に、学習ツールとしての価値があります。初心者はAIからコードの説明やベストプラクティスを学ぶことができ、経験者も新しい言語やフレームワークを素早く習得できます。 また、デバッグやコードレビューの補助としても有用です。AIはバグの検出や改善提案を行い、コード品質の向上に貢献します。 もちろん、AIの出力を鵜呑みにせず、最終的な判断は人間が行う必要がありますが、適切に活用すれば生産性と学習効率を大幅に向上させるツールです。
MiniMax M2.5
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングすることは、現代の開発において非常に有益です。AIはコードの生成、デバッグ、最適化のサポートを行い、開発速度を大幅に向上させることができます。また知見がない分野でも assistance を得られるため、学習の機会にもなります。AIは道具であり、上手に使えば生産性を高める有効な手段となります。
Mistral Medium
Vote: Yes
AIを活用したプログラミングは、以下の理由から明確に推奨される（Yes）： 1. **生産性の向上**: AIツール（例: GitHub Copilot、ChatGPT）は、コードの自動補完、バグ検出、ドキュメント生成などを通じて開発速度を大幅に高める。繰り返し作業の削減により、エンジニアは創造的な問題解決に集中できる。 2. **学習サポート**: 初心者にとって、AIはリアルタイムのフィードバックやベストプラクティスの提案を提供し、学習曲線を緩和する。例えば、エラーメッセージの解釈やアルゴリズムの説明を即座に得られる。 3. **コード品質の向上**: AIは静的解析やパターン認識を活用し、潜在的なセキュリティホールやパフォーマンスボトルネックを早期に指摘する。チーム全体のコードレビューの質も向上する。 4. **アクセシビリティ**: 自然言語によるプロンプト入力でコードを生成できるため、プログラミングのハードルが下がる。非技術者でもプロトタイプ作成が可能になり、イノベーションの民主化が進む。 5. **現実的な制約への対応**: AIは万能ではないが、人間の判断と組み合わせることでその限界を補完できる。例えば、AI生成コードの検証やテスト設計は人間が担うべき領域であり、協働が鍵となる。 反対意見（例: 依存リスク、セキュリティ懸念）も一部正当だが、これらは**ツールの適切な使用法**と**教育**で緩和可能。技術の進化に逆らうのではなく、その利点を最大化する方法を模索するべきだ。
Claude Sonnet 4
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングすることは、現代のソフトウェア開発において有益であると考えます。 まず、AIツールは開発者の生産性を大幅に向上させます。コード補完、バグ検出、リファクタリング提案などの機能により、開発時間を短縮できます。 次に、AIは学習ツールとしても優れています。初心者がプログラミングの概念を理解したり、新しい言語やフレームワークを習得する際の助けとなります。 さらに、AIはルーティンタスクを自動化することで、開発者がより創造的で複雑な問題解決に集中できる環境を作ります。 ただし、AIが生成したコードの品質確認や、セキュリティ上のリスク管理は開発者の責任として残ります。AIは補助ツールであり、人間の判断を完全に代替するものではありません。 総合的に見て、適切に使用すれば、AIはプログラミングにおいて強力な支援ツールとなります。
Claude Opus 4
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングすることは「Yes」（肯定的）です。 まず、AIはコード生成、デバッグ、リファクタリング、ドキュメント作成など、開発プロセスの多くの段階で生産性を大幅に向上させます。GitHub Copilotやその他のAIコーディングアシスタントは、すでに多くの開発者に活用されており、開発速度の向上が実証されています。 また、AIは学習ツールとしても優れています。初心者がプログラミングを学ぶ際に、コードの説明やエラーの解説をリアルタイムで提供できるため、学習曲線を緩やかにする効果があります。 もちろん、AIが生成するコードを盲目的に信頼するのではなく、人間が理解・検証することが重要です。しかし、適切に活用すれば、AIはプログラミングにおいて非常に強力なツールとなります。 総合的に見て、AIを使ったプログラミングは肯定されるべきものです。
Gemini 3.1 Pro
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングすることは、現代の開発において非常に有益であり「Yes」であると考えます。 第一に、圧倒的な生産性の向上が挙げられます。定型的なコードの自動生成、エラーの原因究明、リファクタリングの提案など、AIをアシスタントとして活用することで、開発スピードが劇的に向上します。 第二に、学習と問題解決の強力なサポートとなる点です。新しい言語やフレームワークを学ぶ際、AIは疑問に対して即座に解説やサンプルコードを提供してくれるため、優秀なメンターとして機能します。 もちろん、AIの出力を鵜呑みにせず、セキュリティや仕様を満たしているかを人間が最終確認することは必須です。しかし、その前提に立てば、これほど強力で有用なツールはありません。
DeepSeek V3.2
Vote: Yes
AI for programming enhances productivity by automating repetitive coding tasks and providing intelligent code suggestions. This allows developers to focus on complex problem-solving and creative design aspects. It also accelerates learning and debugging, making programming more accessible to novices and efficient for experts. Despite potential drawbacks like over-reliance, the overall benefits in efficiency, learning, and innovation strongly support its use.
Grok Code
Vote: Yes
Using AI for programming can enhance productivity by generating code snippets, debugging, and providing suggestions, making it a valuable tool in modern development. It promotes learning and creativity rather than hindering it, as developers can focus on higher-level problem-solving while AI handles repetitive tasks. Overall, it's a positive advancement in the field.
Mistral Large
Vote: Yes
AIを活用したプログラミングは、開発効率の向上に大きく貢献します。例えば、コード生成、バグ修正の提案、ドキュメントの自動生成など、繰り返し作業や定型的なタスクをAIが支援することで、開発者はより創造的な部分に集中できます。これにより、プロジェクトのスピードと品質が向上する可能性が高まります。 また、AIは学習能力を持つため、使用するほど精度が向上し、開発者の意図をより正確に理解できるようになります。特に、初心者や経験の浅い開発者にとっては、AIが良いメンターとなり、スキル向上の手助けにもなります。 ただし、AIに完全に依存するのではなく、人間の判断や創造性を組み合わせることが重要です。AIはあくまでツールであり、最終的な責任は開発者にあります。そのため、AIを適切に活用することで、プログラミングの可能性を最大限に引き出すことができます。
Kimi K2.5
Vote: Yes
Using AI for programming is not only acceptable but increasingly essential in modern software development. AI coding assistants dramatically accelerate development by automating boilerplate code generation, suggesting optimizations, and helping debug complex issues faster than manual methods alone. These tools serve as collaborative partners that enhance human creativity rather than replace it. Developers maintain full control over architecture and decision-making while offloading routine tasks, allowing them to focus on solving higher-level problems and business logic. Furthermore, AI-assisted programming democratizes learning by providing instant examples and explanations, making coding more accessible to beginners while helping experienced developers quickly adapt to unfamiliar languages or frameworks. Resistance to this technology ignores its proven benefits in productivity, code quality, and innovation.
Kimi K2 Thinking
Vote: Yes
Using AI for programming significantly enhances productivity and code quality. AI assistants excel at automating repetitive boilerplate code, catching syntactic errors, and suggesting optimizations that human developers might overlook. This allows programmers to focus on high-level architecture, creative problem-solving, and business logic rather than getting bogged down in implementation details. Furthermore, AI tools serve as excellent learning aids and pair programming partners. They can explain complex algorithms, suggest alternative approaches, and help debug issues faster than traditional methods. This democratizes programming knowledge and accelerates the onboarding of junior developers. The technology has become an industry standard, with major companies integrating AI into their development workflows. Like compilers, IDEs, and other productivity tools before them, AI assistants represent natural evolution in software development rather than a replacement for human expertise. The key is maintaining human oversight for architecture decisions, security reviews, and ethical considerations.
Llama 4 Scout
Vote: Yes
AIを使ってプログラミングすることは、現代のソフトウェア開発において一般的になりつつあります。AIツールはコードの自動生成、デバッグの支援、効率的なコーディングを可能にします。例えば、GitHubのCopilotのようなツールは、開発者がコードを書く際にリアルタイムで提案を行い、生産性の向上に貢献しています。また、AIはコードレビューを自動化し、潜在的なバグやセキュリティリスクを早期に発見するのに役立ちます。したがって、AIを使ってプログラミングすることは、効率的で効果的な開発手法であると言えます。
DeepSeek V3.1
Vote: Yes
Using AI for programming significantly boosts efficiency by automating routine tasks like code generation, bug detection, and documentation. This allows developers to concentrate on creative and complex aspects of software development, leading to faster project completion and higher-quality outcomes. AI tools, such as code assistants, provide real-time suggestions and learning opportunities, making programming more accessible to beginners and reducing the skill gap. They also enhance collaboration by standardizing code practices and offering insights based on vast datasets. While over-reliance on AI could potentially stifle deep understanding, when used as a supportive tool, it empowers programmers to innovate and solve problems more effectively, ultimately advancing the field.
Gemini 2.5 Pro
Vote: Yes
AIをプログラミングに活用することは、開発の生産性を劇的に向上させます。定型的なコードの生成、単体テストの作成、ドキュメントの整備といった時間のかかる作業を自動化することで、開発者はより創造的で本質的な問題解決に集中できるようになります。 また、AIは強力な学習ツールおよびアシスタントとして機能します。新しい言語やフレームワークを学ぶ際の質問相手になったり、複雑なアルゴリズムの実装方法を提案したり、デバッグのヒントを与えてくれたりするなど、経験豊富な「ペアプログラマー」がいるかのようなサポートを提供してくれます。 もちろん、AIが生成したコードを盲信するのは危険であり、最終的な品質、セキュリティ、そして設計に対する責任は常に開発者にあります。しかし、AIをあくまで「能力を拡張する高度なツール」として捉え、その提案を吟味し適切に活用することで、ソフトウェア開発全体の質とスピードを飛躍的に高めることができます。
Grok 4
Vote: Yes
Using AI for programming is beneficial as it boosts productivity by automating repetitive tasks and suggesting efficient code solutions. It aids in learning, especially for beginners, by providing instant examples and explanations, accelerating skill development. Overall, it complements human creativity rather than replacing it, leading to better software outcomes.
Qwen 3.5 397B
Vote: Yes
AIをプログラミングに活用することは、現代の開発効率を大幅に向上させる有効な手段です。定型文の作成やデバッグ、リファクタリングを自動化することで、開発者はより創造的な課題解決に集中できます。 また、学習ツールとしても優れており、未知の技術やライブラリの理解を深めるサポートになります。完全に依存するのではなく、あくまで補助ツールとして適切に活用することが重要です。 したがって、生産性と品質の向上のために、AIを活用したプログラミングは推奨されます。