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2026.03.17

【86%が効果を実感も…】エンジニア調査で見えた、AIコーディングの「リアルな不満」と生産性底上げの鍵

不満を手がかりに、AIを「もっと頼れる存在」へ（

【ITエンジニアのAIコーディングツール利用実態調査】 86%が生産性向上を実感する一方で、 半数以上のITエンジニアが「意図しないコード生成」などの課題や不満を自覚 さらなる生産性向上の余地が見える結果に

　株式会社キッカケクリエイション（本社：東京都渋谷区、代表取締役：川島我生斗）は、業務でAIコーディングアシスタントツールを利用しているITエンジニア437名を対象に、AIコーディングアシスタントツール利用実態に関する調査を実施しましたので、お知らせいたします。

● 01｜AIコーディングアシスタントツールを利用するエンジニアの6割以上が複数ツールを併用、2種類利用が39.8%で最多

● 02｜約9割が生産性向上を実感する一方、意図しないコード生成（54.9%）など課題も顕在化

● 03｜複数ツール利用者の86.8%がタスクに応じて使い分け、言語・フレームワーク別の使い分けが52.1%で最多という結果に

本調査のコラムはこちら：https://itrend.kikkakeagent.co.jp/articles/204

■調査概要

調査名称：AIコーディングアシスタントツール利用実態調査

調査方法：IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査

調査期間：2025年11月14日〜同年11月17日

有効回答：業務でAIコーディングアシスタントツールを利用しているITエンジニア437名

※合計を100%とするため、一部の数値について端数の処理を行っております。そのため、実際の計算値とは若干の差異が生じる場合がございます。

≪利用条件≫

1　情報の出典元として「KIKKAKE ITREND（運営元：株式会社キッカケクリエイション）」の名前を明記してください。

2　ウェブサイトで使用する場合は、出典元として、下記リンクを設置してください。

URL：https://itrend.kikkakeagent.co.jp/

■業務で利用しているAIコーディング支援ツールの数、約7割が「1種類〜2種類」と回答

　「Q1. あなたは、業務でAIコーディングアシスタントツールを何種類利用していますか。」（n=437）と質問したところ、「1種類のみ」が29.7%、「2種類」が39.8%という回答となりました。

・1種類のみ: 29.7%

・2種類: 39.8%

・3種類: 13.7%

・4種類以上: 8.7%

・わからない/答えられない: 8.0%

■第1位は「GitHub Copilot」で44.2%、第2位「Codex」26.5%

　「Q2. あなたが業務で最も頻繁に利用しているAIコーディングアシスタントツールを3つまで教えてください。（上位3つまで回答可）」（n=437）と質問したところ、「GitHub Copilot」が44.2%、「Codex」が26.5%、「Gemini CLI（Gemini Code Assist含む）」が23.8%という回答となりました。

・GitHub Copilot: 44.2%

・Codex: 26.5%

・Gemini CLI（Gemini Code Assist含む）: 23.8%

・Claude Code（Claude for Terminal含む）: 20.6%

・CodeRabbit: 16.9%

・Cursor: 14.6%

・Amazon CodeWhisperer: 8.5%

・Replit AI: 4.3%

・Tabnine: 3.9%

・Codeium: 3.0%

・その他: 2.1%

・わからない/答えられない: 10.5%

■AIツール選定で重視している点第1位は、「コード補完の精度」で約半数　「Q3. あなたがAIコーディングアシスタントツールを選ぶ際に、重視している要素を3つまで教えてください。（上位3つまで回答可）」（n=437）と質問したところ、「コード補完・生成の精度」が46.2%、「処理速度・レスポンスの速さ」が39.1%、「思考整理やアーキテクチャ設計の支援力」が31.8%という回答となりました。

・コード補完・生成の精度: 46.2%

・処理速度・レスポンスの速さ: 39.1%

・思考整理やアーキテクチャ設計の支援力: 31.8%

・使い慣れた開発環境との連携性: 27.0%

・料金・コストパフォーマンス: 20.1%

・セキュリティやライセンスの信頼性: 18.8%

・UIの使いやすさ: 12.4%

・対応言語・フレームワークの幅広さ: 8.9%

・会社での導入実績や推奨度: 8.2%

・その他: 0.0%

・特にない: 4.3%

・わからない/答えられない: 4.6%

■AIコーディングアシスタントツールの利用によって、約9割が「業務の生産性が向上した」と回答

　「Q4. あなたは、AIコーディングアシスタントツールの利用によって、業務の生産性が向上したと思いますか。」（n=437）と質問したところ、「非常にそう思う」が33.4%、「ややそう思う」が52.6%という回答となりました。

・非常にそう思う: 33.4%

・ややそう思う: 52.6%

・あまりそう思わない: 7.6%

・全くそう思わない: 1.6%

・わからない/答えられない: 4.8%

■第1位は「コーディング時間が短縮された」で56.6%、第2位「デバッグ作業が効率化された」43.9%

　「Q5. Q4で「非常にそう思う」「ややそう思う」と回答した方にお聞きします。AIコーディングアシスタントツールによって、具体的にどのような点で生産性が向上したと感じますか。（上位3つまで回答可）」（n=376）と質問したところ、「コーディング時間が短縮された」が56.6%、「デバッグ作業が効率化された」が43.9%、「定型的なコード記述の手間が減った」が34.8%という回答となりました。

・コーディング時間が短縮された: 56.6%

・デバッグ作業が効率化された: 43.9%

・定型的なコード記述の手間が減った: 34.8%

・新しい技術やライブラリの学習コストが下がった: 31.6%

・複雑な実装のヒントを得られるようになった: 20.5%

・コードレビューの負担が軽減された: 17.0%

・ドキュメント作成が楽になった: 12.5%

・アイデアを素早く形にできるようになった: 10.6%

・その他: 0.0%

・わからない/答えられない: 0.5%

■約7割がAIコーディングアシスタントツールを使用する上で、課題や不満を実感

　「Q6. あなたは、AIコーディングアシスタントツールを使用する上で、何か課題や不満を感じることがありますか。」（n=437）と質問したところ、「非常に感じる」が20.4%、「やや感じる」が46.7%という回答となりました。

・非常に感じる: 20.4%

・やや感じる: 46.7%

・あまり感じない: 24.5%

・全く感じない: 3.7%

・わからない/答えられない: 4.8%

■具体的な課題、第1位は「意図しないコードが生成されることがある」で54.9%、第2位「提案されるコードの精度が低いことがある」37.2%

　「Q7. Q6で「非常に感じる」「やや感じる」と回答した方にお聞きします。AIコーディングアシスタントツールに対して感じている課題や不満を3つまで教えてください。（上位3つまで回答可）」（n=293）と質問したところ、「意図しないコードが生成されることがある」が54.9%、「提案されるコードの精度が低いことがある」が37.2%、「セキュリティやライセンスの懸念がある」が34.1%という回答となりました。

・意図しないコードが生成されることがある: 54.9%

・提案されるコードの精度が低いことがある: 37.2%

・セキュリティやライセンスの懸念がある: 34.1%

・コンテキストを正しく理解してくれないことがある: 31.7%

・複雑な要件には対応しきれない: 27.6%

・AIに頼りすぎて自分のスキルが落ちそうで不安: 18.4%

・料金が高い、またはコストパフォーマンスが悪い: 9.9%

・レスポンスが遅いことがある: 8.5%

・使いこなすまでに時間がかかった: 3.8%

・その他: 0.3%

・わからない/答えられない: 0.0%

■複数のAIコーディングアシスタント利用者の86.8%が「使い分け」を実践

　「Q8. Q1で「1種類のみ」「わからない/答えられない」以外を回答した方にお聞きします。あなたは、タスクや状況に応じて複数のAIコーディングアシスタントツールを使い分けていますか。」（n=272）と質問したところ、「明確に使い分けている」が26.1%、「ある程度使い分けている」が60.7%という回答となりました。

・明確に使い分けている: 26.1%

・ある程度使い分けている: 60.7%

・あまり使い分けていない: 9.9%

・全く使い分けていない: 2.9%

・わからない/答えられない: 0.4%

■使い分けの基準、「言語やフレームワーク」が52.1%で最多、実装の複雑さによって使い分けも

　「Q9. Q8で「明確に使い分けている」「ある程度使い分けている」と回答した方にお聞きします。どのような基準や場面でツールを使い分けていますか。（上位3つまで回答可）」（n=236）と質問したところ、「言語やフレームワークによって使い分けている」が52.1%、「複雑な実装と単純な実装で使い分けている」が39.4%、「コード補完とコード生成で使い分けている」が34.3%という回答となりました。

・言語やフレームワークによって使い分けている: 52.1%

・複雑な実装と単純な実装で使い分けている: 39.4%

・コード補完とコード生成で使い分けている: 34.3%

・設計・相談用途と実装で使い分けている: 33.5%

・デバッグやリファクタリングの際に使い分けている: 26.3%

・プロジェクトの性質で使い分けている: 20.8%

・開発環境（IDE、エディタ）によって使い分けている: 13.6%

・コストや料金プランによって使い分けている: 6.8%

・その他: 0.0%

・わからない/答えられない: 0.4%

■ツールの使い分けに関して工夫していること、「モジュールを細かく分け、AIの回答を確認しやすくする」など

　「Q10. Q9で「わからない/答えられない」以外を回答した方にお聞きします。Q9で回答した以外に、ツールの使い分けに関して工夫していることや、具体的な使い分けパターンがあれば、自由に教えてください。」（n=235）と質問したところ、「モジュール1つが長くなるとAI側の答えの精査もなかなかに面倒になる。そういった意味で、自分としてもなるべくモジュール1つを最小化する工夫をしている。」など116件の回答を得ることができました。

＜自由回答・一部抜粋＞

・モジュール1つが長くなるとAI側の答えの精査もなかなかに面倒になる。
・そういった意味で、自分としてもなるべくモジュール1つを最小化する工夫をしている。

・ツールAでなかなか思うコードが出力されずに時間がかかる時に、セカンドオピニオンとしてツールBを使うとスムーズに進められることがある。

・仕様駆動型とそうでないものを適宜使い分けている。

・生成する使用言語に応じて、より使い慣れたAIを利用するようにしています。

・VSCodeとGithubと連携してコード生成する場合はgithub copilot。

■まとめ

　今回は、AIコーディングアシスタントツールを業務で利用しているエンジニア437名を対象に、ツールの利用実態と課題に関する調査を実施しました。その結果、エンジニアの86.0%が生産性向上を実感している一方で、67.1%が何らかの課題や不満を感じていることが明らかになりました。また、62.2%のエンジニアが複数のツールを併用しており、単一ツールのみの利用者は29.7%にとどまることが分かりました。

まず、最も頻繁に利用されているツールは「GitHub Copilot」（44.2%）で、次いで「Codex」（26.5%）、「Claude Code」（20.6%）という結果になりました。ツール選定時に重視される要素としては、「コード補完・生成の精度」（46.2%）が最多で、「処理速度・レスポンスの速さ」（39.1%）、「思考整理やアーキテクチャ設計の支援力」（31.8%）が続きます。生産性向上を実感しているエンジニアの具体的な効果としては、「コーディング時間の短縮」（56.6%）が最も多く、「デバッグ作業の効率化」（43.9%）、「定型的なコード記述の手間削減」（34.8%）が挙げられました。その一方で、課題を感じているエンジニアからは「意図しないコードが生成される」（54.9%）、「提案されるコードの精度が低い」（37.2%）、「セキュリティやライセンスの懸念」（34.1%）といった不満が報告されています。複数ツール利用者の86.8%は明確にまたはある程度使い分けをしており、「言語やフレームワークによる使い分け」（52.1%）が最も一般的であることが分かりました。

今回の調査では、AIコーディングアシスタントツールが開発現場に広く浸透し、多くのエンジニアが恩恵を受けている実態が明らかになりました。AI技術の進化により開発効率が飛躍的に向上している中で、エンジニアは複数のツールを戦略的に使い分けることで、それぞれのツールの長所を最大限に活用しています。しかし、一見万能に思われるAIツールも、実際には意図しないコード生成や精度の問題など、エンジニアに新たな負担を強いている側面があります。生産性向上と課題解決のギャップが生まれてしまうケースは、AIツールへの過度な依存や、ツールの特性を十分に理解せずに利用することが一因かもしれません。今後は、エンジニアがAIツールの特性を深く理解し、適切な場面で適切なツールを選択できるスキルを身につけることが重要ではないでしょうか。

本調査のコラムはこちら：https://itrend.kikkakeagent.co.jp/articles/204