AIエージェント能力アトラス › 仕事ごとの一覧 › ソフトウェア開発 › 既存コード改修（大規模リポジトリ理解/機能追加/リファクタ）

大規模リファクタリング

Large-scale refactoring

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

局所的なリファクタはミドル相当だが、AI導入後にリファクタ活動自体が組織的に減少している逆説あり

できること

コードスメルの検出、局所的な設計改善（重複除去・命名整理）を自律で実行

まだできないこと

大規模な設計変更を安全性を保証しながら段階的に進める判断／リファクタの「やめ時」判断

なぜそうなのか

リファクタは「今すぐ壊れないが将来のリスクを下げる」判断であり、短期的な成功指標では評価しにくい

これからの予測の根拠

リファクタ専用ツールとエージェントの統合が進めば機械的リファクタは改善するが、「やめ時」判断は人間依存が続くと予測

いま使える主な道具

Claude Code、Moderne (OpenRewrite)、GitHub Copilot

根拠

• Vibe Coding Hit 84% Adoption. 45% Has Vulnerabilities. 2026-05
  AI導入後にリファクタリング活動が60%減少、コード重複が48%増加という逆説的データ

同じ分野のほかの仕事（既存コード改修（大規模リポジトリ理解/機能追加/リファクタ））

• 未知の大規模リポジトリを理解する
• 既存コードベースへの機能追加
• 依存関係・フレームワークのメジャーバージョン移行

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。