LLM を使ってどのくらい改善可能性があるか?

資質	LLM による改善可能性
基本的なプログラミング能力	◎	明らかに人間よりできる。ほぼ完璧
経験	○	多様なパターンを提案してくれるが、完璧とは言えない
集中力	△	LLM に時間管理のアドバイスをお願いできるが、まずやらない
設計上の妥協	○	トレードオフの分析ができるが、最終判断には人間が判断することになる
シンプルさ	○	シンプルなソリューションを提案できるが、仕様が壊れることもある
完璧主義	△	効率的アプローチを提案できるが、人間の個人の性格特性に依存
知識	◎	枯れた技術に関してはほぼ完璧だが、新しい技術に関してはそれほど強くない
低レイヤの理解	○	完璧だが、人間が低レイヤに対する理解を持っていることが重要
デバッグスキル	○	LLM は一般的なバグパターンの識別や修正方法を提案できるが、複雑なバグ解決には人間の経験や直感も重要

シナリオ	生産性倍率	理由
LLM を使わない場合（ベースライン）	x1	基準となるケース
基本的なプログラミング能力にのみ LLM を使用	x2-x3	コード生成の高速化基本的なアルゴリズムの迅速な実装エラーの減少
すべての項目に LLM を適用	x5-x10	基本的なプログラミング（x2-x3）経験に基づくパターンマッチング（x1.5-x2）設計の最適化とシンプル化（x1.5-x2）理論的知識の利用（x1.3-x1.5）デバッグ時間の短縮（x1.2-x1.5）

もう一度考える 10x プログラマー