コードの清潔さはAIコーディングエージェントに影響するか？
原題: Does code cleanliness affect coding agents? A controlled minimal-pair study
なぜ重要か
AIコーディングエージェントの普及に伴い、コード品質がエージェントの計算コスト削減に直結することが示され、開発現場における保守性投資の価値を定量的に裏付ける研究として注目される。
SonarSourceのPriyansh TrivediらはarXivで論文を公開し、コードの構造的・スタイル的品質（清潔さ）が自律型コーディングエージェントの動作に与える影響を調査した。660回の試行でClaude Codeを評価した結果、タスク完了率は変わらないが、クリーンなコードではトークン使用量が7〜8%減少し、ファイル再訪問回数が34%減少することが判明した。
SonarSourceのPriyansh TrivediとOlivier Schmittは2026年5月19日、自律型コーディングエージェントがコードの「清潔さ」によってどのような影響を受けるかを検証した論文をarXiv（arXiv:2605.20049）に公開した。
従来の評価研究はタスク完了率を主な指標としており、対象コードベースの品質が固定されていた。本研究では、コードの清潔さの効果をエージェントの能力から切り離すため、「ミニマルペア」と呼ぶ評価プロトコルを導入した。このペアは、アーキテクチャ・依存関係・外部動作が一致しながらも、静的解析ルール違反の数と認知的複雑度が異なるリポジトリ同士を対にしたものである。
ペアの構築はエージェントパイプラインによって双方向で行われ、クリーンなリポジトリを意図的に劣化させる方向と、乱雑なリポジトリをクリーンにする方向の両方で実施された。6組のペアにわたって33件のタスクが設計され、アプリケーションの公開インターフェースにおける隠しテストで評価された。
Claude Codeを用いた660回の試行の結果、コードの清潔さはエージェントのタスク合格率に変化をもたらさなかった。一方で、エージェントの操作上のフットプリントには顕著な差異が生じた。クリーンなコードで作業するエージェントはトークン使用量が7〜8%少なく、ファイルの再訪問回数が34%少ないことが確認された。
研究者らはこの結果から、従来のソフトウェア保守性の原則がAI駆動開発の時代においても高い関連性を持ち、コーディングエージェントの計算コストとナビゲーション効率を左右すると結論付けている。コードの清潔さは、モデルの選択・ハーネス・プロンプト設計と並ぶ、エージェント動作に実質的な影響を与える要因として位置づけられた。