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AIDB Daily Papers

GitHubプロジェクトにおける自律型コーディングツールの初期導入状況の分析

原題: Early Adoption of Agentic Coding Tools by GitHub Projects
著者: Maliha Noushin Raida, Daqing Hou
公開日: 2026-07-15 | 分野: GitHub ソフトウェアエンジニアリング コード生成 cs.AI cs.SE AIエージェント

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • GitHubの2,361リポジトリを対象に、自律型コーディングツールによるプルリクエストの導入状況と人間との協働パターンを調査した。
  • ツールの導入は一部のプロジェクトに集中しており、特に小規模なプロジェクトで高い活動率が見られる点が新しい発見である。
  • 人間とAIの協働は単一の開発者がAIの成果物をレビューするモデルが主流であり、組織的なプロセスが導入の鍵となることが示された。

Abstract

Agentic coding tools are increasingly capable of generating and submitting pull requests (PRs) to software projects, introducing new forms of human-agent collaboration in software development. While prior studies have examined PR-level outcomes of agent-generated contributions, less is known about how agentic coding tools are adopted and managed at the project level. In this paper, we analyze 25,264 agentic PRs from 2,361 popular GitHub repositories to investigate (1) the adoption of agentic coding tools, (2) project-level agentic PR productivity, and (3) human-agent collaboration patterns. Our results show that the median repository generates only one to two agentic PRs during a three-month period, indicating that intensive adoption remains concentrated in a small subset of projects. At the same time, small projects (1-5 contributors) exhibit higher participation ratios and average levels of agentic PR activity than medium-sized and large projects. We also observe substantial variation in project-level agentic PR productivity. While a small number of projects exceed an industry-reported estimate of 36 PRs per participant during the three-month observation period, most projects remain below this threshold. Finally, human-agent collaboration is dominated by a single-human oversight model, in which one developer reviews and/or modifies the agent's contributions, while multi-human collaboration patterns remain uncommon. These findings provide early empirical evidence on how open-source projects organize human oversight around agentic coding tools and suggest that successful integration of agent-generated contributions depends not only on advances in agent capabilities but also on the human and organizational processes that govern their use. Because this study captures an early snapshot of agent adoption, future work should continue to track how adoption patterns evolve over time.

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