New Relicは7月30日、生成AIやAIエージェントを使うソフトウェア開発の実態を調査したレポートを発表しました。
米国の中堅企業・大企業に所属するITリーダー200人を対象に、AIコーディングの利用状況と課題を調べました。
回答者の約78％が、AIコーディングの導入後に本番環境の障害が増えたと答えました。
深刻な問題の発生率は導入前の1.7倍となり、品質管理とレビュー体制が課題になっています。
記事の概要
New Relicは7月30日、ソフトウェア開発における生成AIやAIエージェントの活用実態をまとめた「The 2026 State of AI Coding Report」を発表しました。
調査対象は、米国の中堅企業や大企業に勤務するマネージャー以上のITリーダー200人です。
回答者の67％は、自社で毎週作成されるコードの51〜75％をAIが生成または大幅にリファクタリングしていると答えました。
AI生成コードの割合は82％で、95％が検証やプロトタイプにとどめず、本番環境への適用を許可しています。
一方、AIコーディングの採用後に本番環境の障害が増えたとの回答は約78％で、システム間連携の失敗や脆弱性の混入など、深刻な問題の発生率は導入前の1.7倍でした。
コード修正作業が増えたとの回答は86％で、シニアエンジニアのレビューや不具合修正の負荷も高まっています。
94％がAI生成コードを高品質と評価する一方、62％のケースでは十分なレビューを受けないまま本番環境にデプロイされていました。
New Relicの齊藤恒太氏は、稼働環境のコンテキスト不足とレビュー負荷の増大が品質低下の要因だと説明しました。
記事のポイント
- 本番障害が増加： AIコーディング導入後に本番障害が増えたとの回答は約78％で、連携失敗や脆弱性などの深刻な問題は1.7倍になりました。
- 修正負荷も拡大： 回答者の86％がコード修正作業の増加を報告し、突発的な障害対応にエンジニアの業務時間の33％が費やされています。
- レビュー不足が課題： AI生成コードのレビュー負荷が高まり、十分な確認を受けないまま本番にデプロイされたケースは62％に上りました。
詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
「AIコーディング」は米国で急速に導入が進んでいるが、本番環境での障害が増加したと回答した割合は約78％、深刻な問題の発…
https://japan.zdnet.com/article/35251135/