ソフトウェア開発における生成AI導入率が5割超え、開発速度とコード品質の向上に期待

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

オーティファイ株式会社は、ソフトウェア開発に関わるエンジニア400名を対象とした2024年の総括と2025年の展望に関する調査を2024年12月に実施した。調査では生成AIが67.3%と最も注目されたトレンドとなり、実際の導入率も51.3%に達していることが判明している。^[1]

調査ではソフトウェア開発において重要視される指標として、開発速度とリードタイムが44.0%、コード品質が41.3%という結果が示された。コード品質や開発速度の向上に寄与する生成AIの活用は、業界全体の技術革新を後押しする重要な要素として位置づけられている。

エンジニアとして働き続ける上で重要な要素については、最新技術に触れる機会が42.3%で最多となり、ワークライフバランスが39.5%、スキルアップのサポートが37.3%と続いている。長期的な成長を見据えながら、メリハリを持って働くことへの意識の高さが浮き彫りとなった。

生成AIとは、人工知能技術の一つで、既存のデータから新しい内容を創造的に生成する能力を持つシステムのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

ソフトウェア開発における生成AIの活用は、GitHub Copilotが18.0%、OpenAI Codexが12.3%という具体的な導入事例が確認されている。ただし、過半数のエンジニアはまだAIツールを本格的に活用していない状況であり、今後さらなる普及が期待される分野となっている。

生成AIの導入によって開発速度の向上とコード品質の改善が同時に実現できる可能性が高まっている。特にアルゴリズムやロジックが明確で予測可能性が高いタスクにおいては、AIによる自動化が経費削減や人材不足の解消にも寄与することが期待できるだろう。

一方で、生成AIやノーコード・ローコードツールは仕組みがブラックボックスであることから、デバッグや品質保証の観点で新たな課題が浮上する可能性がある。AIが生成したコードの品質保証や、人間による適切なレビュー体制の構築が、今後の重要な検討課題として挙げられるだろう。

将来的にはコーディングやデバッグといった定型的な作業がAIによって自動化され、エンジニアの役割がより創造的な業務にシフトしていく可能性がある。こうした変化に対応するため、エンジニアには最新技術への適応力と、AIとの効果的な協業スキルの習得が求められるだろう。

^ PR TIMES. 「【2024年→2025年ソフトウェア開発の総括と展望】「生成AI」の導入率は5割超え | オーティファイ株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000079.000049466.html, (参照 25-01-31).

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