バルテス・ホールディングス調査、AI開発で77.5％が困った経験

バルテス・ホールディングスは、AI開発時代の品質と信頼に関するアンケートを実施しました。
AIコーディング支援ツールを業務利用する回答者の77.5％が、何らかの困った経験があると回答しました。
今後1～2年の課題では、44.8％がAI成果物を評価できる人材の不足を挙げました。

記事の概要

調査は2026年7月21日から7月31日まで、Microsoft Formsによるインターネット調査で実施されました。
バルテスグループの顧客およびQbookを中心に165件の有効回答を集めました。
業務でAIコーディング支援ツールを使う71名のうち、77.5％が何らかの困った経験があると回答しました。
内訳では、修正時に別の箇所が壊れた経験が36.6％で最多となり、気づかないバグの混入が35.2％で続きました。
今後1～2年で最も課題になることは、AIの成果物を評価できる人材の不足で44.8％でした。
要求定義や要件定義でAIを使う際は、61.2％が最終判断を人が行うことを重視しました。
AI活用が進むほどテスト・検証の重要性が高まると、86.7％が回答しました。

記事のポイント

1. 困った経験の内訳： AI利用者では、修正による別箇所の破損やバグ混入など、出力確認に関する課題が目立ちました。
2. 評価人材が最多課題： 今後1～2年の課題として、AIが生成したコードや設計書を評価できる人材の不足が最多でした。
3. 人の判断と検証： 上流工程の最終判断や成果物のテスト・検証では、人が担う役割を重視する回答が多くなりました。

このニュースがもたらす影響

• AI導入企業： AIが生成したコードを増やす前に、レビューの責任者や合否基準、修正後の影響範囲を確認する手順を決める必要がありそうです。
• 開発・品質責任者： 人手による確認だけでは生成速度に追いつかない可能性があるため、テスト自動化やチェック基準の文書化を組み合わせた体制が求められそうです。
• IT人材・教育担当： AIツールの操作研修だけでなく、生成物の妥当性やリスクを判断できる人材を育てることが、開発効率を品質につなげる条件になりそうです。

このニュースの背景

調査では、業務でAIコーディング支援ツールを使う71名のうち、77.5％が何らかの困った経験があると回答しています。
困りごとは、修正による別箇所の破損や気づかないバグの混入など、生成後の確認に関するものが中心でした。
今後1～2年の課題としては、AIの成果物を評価できる人材の不足が最多となり、AIの利用拡大に対して検証側の体制整備が追いついていない状況がうかがえます。
要求定義や要件定義では最終判断を人が担うことを重視する回答が多く、AIを使う範囲が上流工程に広がっても、人による判断とテスト・検証が品質確保の軸になっています。

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