製品設計におけるビーヴコーディング:AIによるデザイン開発のチームメンバーの認識を理解する

アーマチュア:2509.10652v2種類:上書き交換 要約：生成型の人工知能は、製品設計における“ビーヴコーディング”という風に、製品チームメンバーが自然言語で意思表示し、それを機能的なプロトタイピングとコード化に変えることで、製品設計の経験をリニューアルさせている。発表の急速な採用に対応し、まだ研究が不足しているのはこのビーヴコーディングが製品開発のワークフローおよび協力方法にどう影響するかについてである。22人の製品チームメンバーを含む企業やスタートアップ、学術界のインタビューに基づくこの研究では、これらの人々はビーヴコーディングがアイデア化、生成、デバッグ、レビューという4つのステージで進行することを示した。これは反復サイクルを加速し、創造性をサポートし、参加者への壁を低減する。「コードの不安定」、「統合に失敗」「人工知能の過度な依存」といった課題を報告者は経験した。このため、チーム間では効率的な仮説制作と創造性を考慮したレビューが衝突しており、新たな信頼性、責任感、および職場での社会的偏見が生まれていることがわかった。「ビーヴコーディング」による人工知能を介した製品設計・開発における責任ある人間-人工知能の協作視点から見た場合、労働の軽減、所有権と説明の必要性、そしてその時代の創造性の保護などの理解が私たちに新たな見解を与えている。

arXiv:2509.10652v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Generative AI is reshaping product design practices through "vibe coding", where product team members express intent in natural language and AI translates it into functional prototypes and code. Despite rapid adoption, little research has examined how vibe coding reconfigures product development workflows and collaboration. Drawing on interviews with 22 product team members across enterprises, startups, and academia, we show how vibe coding follows a four-stage workflow of ideation, generation, debugging, and review. This accelerates iteration, supports creativity, and lowers participation barriers. However, participants reported challenges of code unreliability, integration, and AI over-reliance. We find tensions between efficiency-driven prototyping ("intending the right design") and reflection ("designing the right intention"), introducing new asymmetries in trust, responsibility, and social stigma within teams. Through a responsible human-AI collaboration lens for AI-assisted product design and development, we contribute a deeper understanding of deskilling, ownership and disclosure, and creativity safeguarding in the age of vibe coding.