「そのソフトウェア、もう買う必要ない？」――AIで内製開発、企業の32％が“購入しない”：AIコーディングどこまで浸透？ McKinsey調査

AIコーディングの普及によって変わるのは、ソフトウェア開発の効率だけではないかもしれない。これまで外部から購入していたソフトウェアを「自社で作る」という選択肢が現実味を帯びる中、企業のソフトウェア調達に変化が表れ始めている。

[＠IT]

　生成AIやAIエージェントを使ってコードを生成し、ソフトウェア開発を効率化する「AIコーディング」の利用が広がっているが、その影響は、開発者の生産性向上だけにとどまらない。

　これまで企業が外部から購入していたソフトウェアや機能を自社で開発できるようになれば、「買うか、作るか」という判断そのものが変わる可能性がある。実際、企業のAI活用が広がる中で、ソフトウェアの調達にもそうした変化が表れ始めている。

　McKinsey & Company（以下、McKinsey）は2026年8月25日、企業のAI活用の実態をまとめた年次調査「The state of AI in 2026: On the road to ROI」を公表した。調査は2026年5月4日から6月8日にかけてオンラインで実施し、97カ国の1719人から回答を得た。回答者の36％は年間売上高が10億ドル超の組織に所属している。

32％が「AIで作れる」――ソフトウェア購入“見送り”の実態

　企業のソフトウェア調達に、AIコーディングはどの程度影響を与え始めているのか。

　回答者の32％が、AIコーディングエージェントを使えば社内で同じ機能を作れるという理由で、1つ以上のソフトウェア製品または機能の購入を見送ったと答えた。

　業種別ではテクノロジー業界が41％で最も高く、ヘルスケアの保険者・医療提供者が39％、プロフェッショナルサービスとエネルギー・素材がともに38％、金融機関が36％、メディア・通信が34％と続く。最も低いのは公共・社会セクターの17％、次いで保険の19％だった。

図1　AIコーディングツールでの内製を理由にソフトウェア製品や機能の購入を見送った組織の割合（提供：McKinsey & Company）

　AIの活用で高い成果を上げている企業に限ると、この傾向はさらに強い。McKinseyは、AIによるEBIT（利払い前・税引き前利益）への寄与が5％以上で、AI活用の価値を「大きい」と評価している組織を「AIハイパフォーマー」と定義。

　全回答者の6％を占めるAIハイパフォーマーの層では、約半数が購入を見送ったと答えている。それ以外の層の31％を上回る結果だ。

　McKinseyはこうした動きについて、「IT予算の配分を変え始めた兆候」の可能性があるとしている。少し前まで、多くの経営層は「AIは自社のITチームの手に負えないもの」で、迅速に導入するには適切な外部パートナーを確保する必要があると考えていた。だが現在は、自社でAIツールを作るには何が必要かを問うようになっているという。

　ただし、全てを自社で作るべきだという意味ではない。McKinseyによると、先行する組織は「どこで買うか」「どこで作るか」「どこに社内の能力を蓄えるか」をより意図的に選び分けるようになっている。

コーディングエージェントの本格展開、大企業では31％

　ソフトウェアの購入判断にも影響を与え始めたコーディングエージェントだが、本格的な展開はどこまで進んでいるのか。

　企業規模別に見ると（図2）、ソフトウェアコーディングエージェント（Software coding agents）が「本格展開（At least scaling）」の段階に達している割合は、年間売上高10億ドル未満の組織で17％だったのに対し、10億ドル以上の組織では31％に上った。

　AIツール全般でも、大企業ほど本格展開が進んでいる。例えばAIチャットbot（AI chatbots）では、年間売上高10億ドル未満の組織が39％だったのに対し、10億ドル以上では64％。その他のAIエージェント（Other AI agents）でも13％に対して25％となっている。

図2　企業規模別に見たAIツールの利用段階（提供：McKinsey & Company）

　AI活用で高い成果を上げている企業ほど、コーディングエージェントの展開も進んでいる。前述したAIハイパフォーマーがソフトウェアコーディングエージェントを本格展開している割合は、それ以外の組織の約2倍だったという。

「買わずに作る」なら安くなる？　AI運用コストが新たな制約に

　AIコーディングによってソフトウェアを内製しやすくなったとしても、必ずしもコストの問題から解放されるわけではない。AIの利用が拡大するにつれて、今度はAI自体の運用コストが企業の判断材料になり始めている。

　トークン費用を含む運用コストを理由にAIの利用を制限していると答えた組織は約20％で、この割合は組織の規模や業種によらずおおむね一定だった。AIチャットbot、AIエージェント、ソフトウェアコーディングエージェントのそれぞれについて、約10％がコストによる制約を受けたと回答している。

　特にAIハイパフォーマーでは、ソフトウェアコーディングエージェントの利用でコストによる制約を受けたと答える割合が、それ以外の組織の約3倍に上った。

　それでもAIへの投資は続く。情報通信技術（ICT）に関する全社予算のうち10％超をAIに充てている組織は28％で、今後1年でAI投資を増やすと見込む回答者は60％に達する。

　McKinseyは、トークン単価が下がっても、消費・生成されるトークン数がそれを上回る速さで増えており、エージェント型のソフトウェア開発や複雑な推論タスクでは、AIのコストを無視できなくなっていると指摘する。

　AIコーディングによって「買う」だけでなく「作る」という選択肢が取りやすくなる一方、内製にもAIの運用コストが伴う。ソフトウェアをどこまで外部から購入し、どこまで自社で開発するのか。「買うか、作るか」の判断にもAIコーディングが影響を与え始めている。