AIコーディングが日常化、だが「コードを信頼できない」「検証もやり切れない」：Sonarが開発者の実態調査

Sonarは、1100人以上の開発者を対象とした調査結果を発表した。開発者の72％がAI コーディングツールを毎日利用している一方、出力を完全に信頼している層は4％にとどまった。

[＠IT]

　コード品質管理プラットフォームを展開するSonarSource（以下、Sonar）は2026年1月、AI（人工知能）がソフトウェアエンジニアリングのワークフローに与える影響と、開発者の適応状況を分析した調査レポート「State of Code Developer Survey」を公開した。この調査は、過去1年以内に業務でAIを活用した経験がある、世界中の18歳以上の開発者1100人以上を対象に実施したもの。

　AIコーディングツールの利用が日常的になりつつある一方で、それが必ずしも工数削減につながっているわけではない実態が明らかになった。

日常化するAIコーディング、その現実と懸念点

　調査では、AIを試した経験のあるエンジニアの間で、AIコーディングツールの使用が日常的になっていることが分かった。

• AIを試した開発者の72％がAIコーディングツールを毎日利用している
• コードの42％がAIによって生成または支援されている
• 開発者は幅広いソフトウェアプロジェクトでAIを活用している
  • プロトタイプやPoC（概念実証）：88％
  • 社内向けなどクリティカルではない本番環境アプリケーション：83％
  • 顧客向けアプリケーション：73％
  • ミッションクリティカルなサービス：58％

AIを試した開発者の72％が「毎日利用」と回答（提供：Sonar）

　開発現場においてAIは急速に浸透しており、アプリケーション開発のライフサイクルでも一般的なツールの一つになりつつある状況がうかがえる。

AIの出力に対する不信感と検証のギャップ

　AIの利用率が高まる一方で、その出力品質に対する信頼性と、開発者による検証体制には大きな乖離（かいり）が見られる。

　AIへの信頼度と検証状況は以下の通り。

• AIが生成したコードが機能的に正しいとは信頼していない：96％
• AIは見た目は正しいが信頼できないコードを生成することが多い：61％
• AIから適切なコードを得るには多大な労力が必要：61％
• コミット前に必ずAIの出力を検証している：48％

　AIの出力を完全に信頼している開発者は4％にとどまった。それにもかかわらず、コミット前に必ず検証を行う開発者は48％と半数に満たなかった。

　回答者の96％が「AI生成コードが機能的に正しいとは完全には信頼していない」と答えており、95％の開発者がAIコードのレビューや修正に時間を費やしている。さらに38％は、AI生成コードのレビューは人間が書いたコードよりも手間がかかると感じている。

コミット前の常時レビュー実施は48％にとどまる（提供：Sonar）

新たなスキルと懸念事項

　AI時代に最も重要なスキルは何かを尋ねたところ、最も多かった回答は「AI生成コードの品質とセキュリティをレビュー・検証する」（47％）だった。次いで「AIツールに要件を満たすコードを効率的に生成させる」（42％）が続いた。

　結局のところ、AIはコード生成を高速化するが、アプリケーション開発の検証段階でボトルネックも生み出し、コードのレビューにさらに多くの作業が必要になる現実が浮き彫りになった。