生成型人工知能（AI）の急速な普及により、ソフトウェア開発の現場にも大きな変化がもたらされている。本研究は、GitHub Copilotというジェネレーティブなペアプログラマーがオープンソースソフトウェア（OSS）開発に与える影響を、GitHubのプロプライエタリなCopilot使用データと公開されたOSSプロジェクトデータを組み合わせて調査した。複数の分散した開発者が自発的に協力するOSS開発環境において、Copilotの使用がプロジェクト全体のコード貢献にどのような効果をもたらすのかを明らかにしようとしたものである。 研究結果は興味深い二面性を示唆している。Copilot利用によって、プロジェクトレベルのコード貢献は5.9%増加することが判明した。この増加は、開発者のコーディング参加度が3.4%向上し、個人の生産性が2.1%上昇したことに由来している。つまり、AIペアプログラマーは新しい開発者の参入障壁を下げ、既存開発者の作業効率を高める効果を持つといえる。 しかし同時に、Copilot使用はコード議論の増加に伴い、調整時間を8%増加させることも明らかになった。これはコード品質管理やプロジェクト管理の観点から、追加的な負担が生じていることを意味している。すなわち、AIが開発効率を向上させる一方で、開発者間の調整コストを増大させるというトレードオフが存在するのである。 興味深いことに、開発者の役割によって効果が異なることが判明した。プロジェクトの周辺的な開発者（Peripheral developers）はコア開発者（Core developers）と比べて、プロジェクトレベルのコード貢献の増加がより小さく、かつより大きな調整時間の増加を経験している。これはOSSコミュニティの長期的な構造に重要な示唆をもたらす。全体として、AIペアプログラマーはOSS開発におけるコード貢献と調整時間に対して複雑な影響を及ぼしており、それらの複合効果は依然としてプラスの方向に働いているが、コミュニティの構成や役割分担にも注視が必要であることが示唆された。