New Relicは、生成AIとエージェンティックAIによる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・大企業の技術リーダー200名を対象に、Hanover Researchが調査しました。
AI生成コードの利用が進む一方、本番環境での障害や手直しの増加が明らかになりました。
レポートは、開発初期から可観測性を組み込む重要性を示しています。
記事の概要
New Relicは、レポート「The 2026 State of AI Coding Report 日本語版」を発表しました。
調査はHanover Researchへの委託によるオンラインアンケートです。
対象は、生成AIやエージェンティックAIを開発に使う米国企業の意思決定者200名です。
回答者の67%は、週次で作成するコードの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。
一方、AI生成コードの本番投入後にインシデントが増えた組織は78%で、過去6カ月に障害を経験した組織は82%でした。
障害原因では、統合の失敗とコンプライアンス上の問題が各30%、データ完全性の問題が29%、セキュリティ脆弱性の混入が28%を占めました。
また、62%のリーダーが人手による行単位の検証をせずに本番投入することが頻繁にあると答えました。
AI生成コードの活用では、96%が可観測性を非常に重要または極めて重要と評価しました。
記事のポイント
- レビュー時は高評価： AI生成コードの品質を人間のコードより高いと評価したリーダーは94%でした。
- 本番障害が増加： AI生成コードに起因する本番障害を、過去6カ月で経験した組織は82%に達しました。
- 可観測性を組み込み： 96%が可観測性を重要と答え、78%はAIへの指示にテレメトリーを含めています。
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