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iwashi / Yoshimasa Iwase
@iwashi86
NTTドコモビジネスでEM(育休中)。その他に、早稲田大で非常勤講師、#
fukabori
#.fmの中の人、書籍翻訳者。 AI、マネジメント、Dev、PdM、Agile、HRに関する学びをポストしています。 発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。 Amazonアソシエイト・プログラム参加者。
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iwashi / Yoshimasa Iwase
@iwashi86
2026.07.28 23:30
要件が後から追加される実践的なベンチマークでのAIコーディングについて。こっちのが実践的かも。 ・従来のAIコーディング評価は、最初からすべての要件が提示されることが多い ・一方、 SlopCodeBench は段階的に要件が追加されるのが特徴 ・実際の開発のように、コードを時間をかけて進化させる能力が問われる ・著者が最新の Opus 5 などをこのベンチマークで実際に検証した ・結果、Opus 5 のパス率は24%にとどまった ・前世代の Opus 4.8 や Sonnet 5 の6%よりは高い ・ただ、どのモデルも課題が進むにつれてバグが確実に蓄積していく ・また、Opus 5 は Opus 4.8 の約5倍もの関数を生成した ・生成コードの約半分をテストが占めている ・しかし、その圧倒的な記述量がパス率の大幅な向上には直結していない ・1つずつ課題を解決していく現実の開発において、今のAIに完全自動運転を任せるのは非常に困難 ・人間によるステアリングがまだまだ必要そう
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