GSoC 2026 で AI ツールを使用する GSoC 参加者向けのガイダンス

GSoC 組織のドキュメントをよく読み、そのコミュニティで AI ツールが許可されているかどうかに関するガイダンスに十分注意することが重要です。Google は、GSoC 参加者に対する期待を明確にするよう組織に求めています。

AI ツールを使用するタイミングや使用の可否については、組織ごとに独自の意見があります。

組織によっては、提案書の作成を含め、AI ツールを一切使用することを許可していない場合があります。LLM から生成されたコードをコードベースに含めることを許可しない企業もあります。

以下に、AI ツールを全般的に使用する際に考慮すべき事項をいくつか示します。このガイダンスは、各組織の包括的なものではありません。各組織の GSoC ガイダンスを読んで、受け入れられるものと受け入れられないものを理解する必要があります。

AI ツールを使用するタイミングに関するメンターからのアドバイス

1. コードを常に検証し、完全に理解する

これは最も重要で、頻繁に繰り返されるアドバイスです。人間の投稿者は、作業に対して100% の責任を負います。そのため、完全な理解と確認が必要です。

  • AI が生成した内容は必ず検証してください。理解できない場合や確信が持てない場合は、理解できるまで使用しないでください。

2. AI はコアロジックではなく、調査と学習に使用する

最適なユースケースは、プロジェクトの最も重要な部分のコード生成ツールではなく、迅速な学習や情報検索ツールとして使用することです。

  • AI ツールは主に調査に使用され、コード生成にはあまり使用されない
  • AI ツールを使用して理解を深め、新しい領域を探索します。

3. 退屈な作業や「雑用」をオフロードする（ボイラープレート、テスト、デバッグ）

AI は、反復的、時間のかかるタスクや、既存の問題の修正に関連するタスクに推奨されます。これにより、コントリビューターは知的な課題に時間を集中させることができます。

  • ボイラープレートの作成とリファクタリングに使用します。
  • すべてのファイル名を追加したり、一部のインポートを変更したりするなどの単純作業にのみ使用します。
  • プロジェクトの面倒な部分を自動化したり、テストをコーディングしたり、デバッグしたりするのに役立ちます。
  • ユーザーはテスト範囲を定義してから AI ツールを使用する必要があります

4. ライセンスに関する懸念

組織のコードベースで AI 生成コードが許可されているかどうかは、必ず組織に直接確認してください。このトピックについては多くの議論があり、各組織には独自の視点があります。GSoC の候補者は、組織の具体的なガイダンスに従う必要があります。

AI ツールに関するメンターと GSoC 組織からの懸念事項

1. 学習とスキル開発の妨げ

これが最も一般的な懸念事項です。メンターは、AI を使用して解決策を生成すると、生徒がプログラミング、問題解決、適切な思考の基本的なスキルを身につけられなくなるのではないかと懸念しています。

2. 盲信と理解/検証の欠如

多くの場合、コントリビューターは AI 生成の出力（コードとテキスト）の正しさ、ロジック、適用性を検証せずに、盲目的に受け入れます。デベロッパーが AI ツールを盲目的に使用してコードを生成すると、生成された内容を理解できないことがよくあります。

3. ローコード/出力の品質

AI によって生成されたコードは、品質が低く、ガイドラインに準拠しておらず、バグが含まれており、保守が困難であるか、メンターの作業が増えることがよくあります。

  • 一般的にコード品質が低い（メンテナーのワークロードが増加する）
  • 意味のない長文を生成する

AI によって生成されたコードの法的影響は、組織とメンターにとって深刻な懸念事項です。

  • 一部の組織のコミット ガイドラインでは、大規模言語モデルで生成されたコードのコミットが禁止されています。これは、OSS ライセンスに違反する可能性があるためです。
  • 著作権に関する問題

5. AI を効果的に使用できない

懸念事項の中には、AI 自体ではなく、特に複雑なプロジェクトや新しいプロジェクトのコンテキストで AI を活用するコントリビューターのスキル不足に関するものもありました。

  • コーディングに AI を効果的に使用するにはスキルと経験が必要
  • プロジェクトのトピックを理解していないコントリビューターは、正しい情報を得るために AI に何を尋ねるべきかわからないことがあります。

6. 環境への影響

大規模な AI モデルに使用される大量のエネルギー消費

7. 特定のタスクや複雑なタスクにおける AI の限界

メンターは、問題が複雑、固有、または新しいテクノロジーを扱う場合、AI ツールは失敗することが多いと指摘しました。これは、GSoC のような学習環境ではよくあることです。

  • ツールは、以前に何度も解決された問題の解決に適しています。私たちの使命は、これまで解決されてこなかった複雑な問題を解決できるように生徒を育成することです。
  • AI は、限られたコンテキストでの簡単なコード以外のものを書くのが苦手です。
  • プロジェクトでは、AI が認識していない技術を使用できます