Human-AI Interaction Taxonomy
概要
Human-AI Interaction Taxonomyは、人間とAIの相互作用パターンを体系的に分類したものです。ソフトウェア開発におけるAI活用を理解するための理論的枠組みを提供します。
相互作用の4つのレベル
Level 1: 情報提供（Information）
AIが情報を提供し、人間が判断・行動する。
- 例：コード補完の候補を表示
- 例：エラーの可能性を警告
- 人間の主体性：高
Level 2: 提案（Suggestion）
AIが具体的な行動案を提案し、人間が採否を決定する。
- 例：リファクタリング案の提示
- 例：テストケースの提案
- 人間の主体性：中〜高
Level 3: 協調実行（Collaborative Execution）
人間とAIが対話的にタスクを遂行する。
- 例：段階的なコード生成と修正
- 例：デバッグの協力
- 人間の主体性：中
Level 4: 自律実行（Autonomous Execution）
AIが自律的にタスクを実行し、人間が監督する。
- 例：AIエージェントによるファイル操作
- 例：自動テスト実行
- 人間の主体性：低（監督役）
ソフトウェア開発での適用
各レベルは排他的ではなく、タスクに応じて適切なレベルを選択します。
| タスク | 推奨レベル |
|---|---|
| アーキテクチャ設計 | Level 1-2（情報・提案） |
| コード実装 | Level 2-3（提案・協調） |
| テスト生成 | Level 3-4（協調・自律） |
| 定型的な変更 | Level 4（自律） |
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→ 協働パターン
参考文献
Frontiers in Computer Science (2024) "Human-AI collaboration taxonomy"
ACM CHI proceedings - Human-AI Interaction research
Frontiers in Computer Science (2024) "Human-AI collaboration taxonomy"
ACM CHI proceedings - Human-AI Interaction research