開発者のAIツール一番人気はCursor！GitHub Copilotを抜く新報告

ソフトウェアエンジニアリングのリーダーシップに焦点を当てる組織LeadDevの最近の報告書は、人工知能が開発者とその組織の日常業務にどのように統合されているかについて包括的な視点を提供しています。初のAIインパクトレポートは、急速な導入の状況を明らかにし、エンジニアリングチームの過半数がすでにAIツールを活用していることが示されています。

調査結果は、開発者とエンジニアリング組織の3分の2が積極的にAIツールとモデルを使用しており、テクノロジーの広範な採用を示唆しています。さらに20%が概念実証段階にあり、13%がAIの可能性を探っています。驚くべきことに、回答者のわずか2%がAIツールを一切使用する計画がないと報告しており、AI主導の業界において彼らが際立った異端者であることを強調しています。LeadDevの編集長であるScott Careyは、この少数派に魅了されたと述べ、AIが現代の開発に不可欠な部分になりつつあると指摘しました。

特定のツールに関しては、報告書はいくつかの予期せぬ好みを発掘しました。Cursorは、組織から資金提供されている主要なAIツールとして浮上し、回答者の43%が使用しています。しばしば支配的なプレーヤーと見なされるGitHub Copilotは、37%で僅差で続きました。OpenAI、Google Gemini、Windsurf、AnthropicのClaudeを含む他の著名なツールは、中程度の採用層を構成しました。Amazon Q、Bedrock、Replit、Lovableなどのニッチなオプションや主流ではないオプションは最小限のシェアにとどまりましたが、調査が組織から資金提供されたソリューションを使用するプロの開発者に焦点を当てていることを考えると、これは理解できます。

報告書はまた、開発におけるAIの主要な応用にも光を当てています。エンジニアは、コード生成、会議の要約、ドキュメントやその他のコンテンツのドラフト作成、新しい概念の研究といったタスクにAIや大規模言語モデルを主に利用しています。しかし、より高度な機能や運用機能へのAIの利用は限定的です。データ分析にAIを使用しているのはわずか7%、テストと品質保証に7%、IT運用自動化に3%、コードデプロイメントに至ってはわずか2%です。Careyは、ベンダーが「AI DevOps」や同様の概念について興奮しているにもかかわらず、開発者がこれらの分野でAIをソフトウェア開発ライフサイクル全体に深く統合するには至っていないと述べました。彼は、これらがAIが最も大きな影響をもたらす可能性のある領域であるにもかかわらず、既製のソリューションが不足しており、ベンダーの焦点が他にあることに不満を表明しました。

報告書が取り組んだ重要な問題は、開発者の生産性に対するAIの実際の影響です。LeadDevの回答者の大多数はAIが生産性を向上させたと信じていますが、5%は変化がないと報告し、10%は生産性が低下したと感じています。注目すべきは26%が不確かであるか、知らないと回答したことで、Careyはこの発見を、組織内で開発者の生産性を追跡するための堅牢なシステムが広く不足していることに起因するとしました。この認識は、以前のMETRの報告書と大きく対照的です。METRの報告書は、開発者がAIが生産性を向上させると考えていた一方で、これらのツールは実際には彼らの作業を19%遅らせていたと指摘しています。この矛盾は、知覚された利益が必ずしも測定可能な結果と一致しない潜在的な「生産性パラドックス」を浮き彫りにしています。

今後を見据えて、報告書はAIの導入が将来の労働力、特にジュニアエンジニアに与える影響についても探っています。回答者の過半数（54%）は、長期的には彼らの組織がジュニア開発者の採用を減らすと考えています。この変化は、エントリーレベルのエンジニアの役割が進化し、従来のコーディングタスクよりもAIエージェントの監督に重点を置くようになる可能性を示唆しています。