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AIコーディングツールに約7割が不満　「意図通りに出ない」「精度も低い」：9割弱が生産性向上を実感、複数ツールの併用が進む

キッカケクリエイションの調査によると、AIコーディングアシスタントツールの利用で9割弱が生産性向上を実感している一方で、約7割が課題や不満を感じていることが分かった。利用の実態を探る。

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　IT人材サービスを手掛けるキッカケクリエイションは2026年3月17日、AI（人工知能）でプログラム開発を支援する「AIコーディングアシスタントツール」の利用実態に関する調査結果を発表した。調査は2025年11月14日から17日にかけて、業務で同ツールを利用しているITエンジニア437人を対象に実施した。

　AIコーディングアシスタントツールは複数種類の併用が主流となっている。調査結果によると、利用ツール数は2種類が39.8％で最も多く、全体の62.2％が複数ツールを併用していた（図1）。1種類のみの利用は29.7％にとどまった。

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図1　AIコーディングアシスタントツールの利用数（出典：キッカケクリエイションのプレスリリース）《クリックで拡大》

　回答者に、業務で最も頻繁に利用しているAIコーディングアシスタントツールを聞くと、「GitHub Copilot」が44.2％でトップとなった。次いでOpenAIの「Codex」が26.5％、Googleの「Gemini CLI」（「Gemini Code Assist」を含む）が23.8％だった。

「生産性の向上を実感」は9割弱

　ツール選定で重視する要素は、ソースコードの補完・生成精度（46.2％）が最多で、処理やレスポンスの速さ（39.1％）、思考整理やアーキテクチャ設計の支援力（31.8％）が続いた（図2）。使い慣れた開発環境との連携性も27.0％と一定の割合を占めた。

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図2　AIコーディングアシスタントツールの選定時に重視する要素（出典：キッカケクリエイションのプレスリリース）《クリックで拡大》

　AIコーディングアシスタントツールの利用により「生産性が向上した」との回答は86.0％に上り、内訳は「非常にそう思う」が33.4％、「ややそう思う」が52.6％だった。生産性向上を実感した回答者に具体的な効果を聞くと、コーディング時間の短縮が56.6％で最多となり、デバッグ作業の効率化（43.9％）などが続いた（図3）。

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図3　AIコーディングアシスタントツールによる生産性向上の具体例（出典：キッカケクリエイションのプレスリリース）《クリックで拡大》

意図しないソースコードを生成――7割弱が課題を実感

　回答者のうち、AIコーディングアシスタントツールを利用する上で「課題や不満を感じる」と答えたのは67.1％であり、内訳は「非常に感じる」が20.4％、「やや感じる」が46.7％だった。具体的な課題や不満としては、意図と異なるソースコードの生成が54.9％で最も多く、提案されるソースコードの精度の低さ（37.2％）、セキュリティやライセンスへの懸念（34.1％）が続いた（図4）。

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図4　AIコーディングアシスタントツールに対して感じている課題や不満（出典：キッカケクリエイションのプレスリリース）《クリックで拡大》

複数ツール利用者は用途で使い分け

　複数のAIコーディングアシスタントツールを利用している回答者のうち、タスクや状況に応じてこれらを「明確に使い分けている」と答えたのが26.1％、「ある程度使い分けている」と答えたのが60.7％だった。これらの回答者に使い分けの基準を聞くと、言語やフレームワークによる使い分けが52.1％で最多となり、実装の複雑さによる使い分け（39.4％）、ソースコードの補完と生成での使い分け（34.3％）が続いた（図5）。

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図5　AIコーディングアシスタントツールを使い分ける基準（出典：キッカケクリエイションのプレスリリース）《クリックで拡大》

　AIコーディングアシスタントツールの使い分けに関する工夫についての自由回答では、「ソースコードの生成単位（モジュール）をなるべく小さくすることで、出力結果を精査しやすくしている」といった声があった。「別ツールをセカンドオピニオンとして使うことで、作業が進めやすくなる」との意見も寄せられた。

　今回の調査結果を受けてキッカケクリエイションは、AIコーディングアシスタントツールの特性を理解し、用途に応じて適切に使い分けるスキルが、ITエンジニアにとって重要になると指摘する。

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