特集：その「AIコーディング」は本当に必要か？
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特集： その「AIコーディング」は本当に必要か？（1）：
生成AIの台頭以降、ソフトウェア開発の現場では「AIコーディング」が急速に広がっている。人材不足や開発スピード向上への圧力を背景に、効率化への期待は高い。だが、コーディングが速くなっても開発は必ずしも楽になっていないという声もある。作業の効率化と、開発全体の生産性は必ずしもイコールではない。生成AI技術の進化が著しい今、開発者はAIコーディングにどう向き合うべきか。
課題整理
Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント：
AIで開発は効率化したはずだった。ところが現場では、品質低下やベテランの疲弊といった想定外の問題が広がっている。AI時代の開発現場で何が起きているのかを読み解く。
トークンを無駄にしない：
元GitHubのCEOが新会社Entireを設立した。AIエージェントと人間が協働する次世代開発プラットフォームの構築を目指すという。
Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント：
AIコーディングが普及する中で注目され始めた「理解負債」と「認知負債」。従来の技術負債と合わせた「AIコーディング時代の三大負債」を整理し、なぜ開発が後から苦しくなるのかを分かりやすく解説する。
プルリクの承認自体は人間が行う：
Anthropicはエージェント型コーディングツール「Claude Code」に「Code Review」機能を導入し、「Team」および「Enterprise」プラン向けにβ版のリサーチプレビューとして提供開始した。
「プルリクのサイクルタイムを75％短縮」：
GitHubは、AI支援開発ツールの「断片化」を解決する統合プラットフォームを紹介した。成功ビルドが84％増加し、「後で修正」の手戻り作業が大幅に減少するなどの成果を確認しているという。
業務でのAI利用経験は約7割 レバテック調査：
レバテックは、「レバテックIT人材白書2026」を公表した。IT人材のAI利用率は2025年比1.5倍の67.8％となり、20代のAIエージェント利用も広がっている。
「コードを信頼できない」「検証もやり切れない」：
生成AIによるコーディング支援が開発現場で日常化する中、新たな課題も浮かび上がっています。その詳細をまとめ、今後の開発現場、そして開発者に求められる能力・役割を考えます。
Dockerが提唱する新セキュリティフレームワーク「3C」：
Dockerは、自律的に動作するAIエージェントを前提とした新たなセキュリティフレームワーク「3C」を提唱した。エージェント実行層でのガバナンスを実現する新たな指針になるという。
今週の「＠IT」よく読まれた記事“10選”：
＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。
生成AIお悩み相談室（3）：
生成AIをソフトウェア開発現場に取り入れる取り組みが広がっていますが、実際にやってみると現場がかえって疲弊してしまうなど、さまざまな問題に遭遇します。第3回は、開発へのAI導入で発生しがちな課題と個人、組織レベルの対応策を説明します。
生成AIでエンジニアの生産性は上がるのか：
paizaの調査によれば、ITエンジニアの半数以上が生成AIの活用によって週当たりのコーディング時間を短縮している。
Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント：
OpenAIの初期メンバーであるアンドレイ・カルパシー氏が、自身の開発スタイルが数週間で劇変した事実と、2026年に訪れる「低品質コンテンツの氾濫」についての見解を公開した。AI時代のエンジニアの在り方を問う重要な警鐘だ。
OpenTelemetryでカスタマイズ可能：
Google Cloudは、「Gemini CLI」において、事前構成済みの監視ダッシュボードを提供開始した。ツールの導入状況やトークン消費量、パフォーマンスなどを可視化できるという。
TypeScript以外で成長が目立った型付き言語は？：
AIによるコード生成の普及に伴い、開発者の間で型付き言語を選択する動きが強まっている。GitHubは、AIが生成するコードの増加により、型システムがリスク低減の手段として重視されていると解説している。
AIアシスト時代のJavaプログラミング入門（11）：
対話型AI（人工知能）にアドバイスを受けながら進めるJavaプログラミングの入門連載。今回は、Javaにおけるエラー処理の方法である例外を学習します。チェック例外、非チェック例外の違い、例外の処理方法と発生方法などを、AIに聞きながら理解しましょう。
修正間に合う現場はわずか18％ パロアルトネットワークス調査：
パロアルトネットワークスは、世界10カ国の開発・情報セキュリティ部門を対象にした調査「クラウドセキュリティの現状2025」の結果を発表した。AIツールの進展により1日当たりのサイバー攻撃件数は1年間で230万件から約900万件へ急増したという。
今後の開発現場
開発期間を10分の1に短縮させた「ハーネスエンジニアリング」事例：
OpenAIのソフトウェア開発チームは「ハーネスエンジニアリング」を実践し、同社のAIコーディングエージェント「Codex」を活用して、手作業のコーディングなしで社内向けソフトウェアを開発したという。公式ブログで取り組みの成果と課題を共有した。
Gartner Insights Pickup（439）：
イノベーションや価値創出の圧力が高まる中、自律的に動くエージェント型AIの活用が注目されている。ROIを得るために、ソフトウェアエンジニアリングのリーダーはエージェント型AIをSDLC全体で体系的・段階的に適用することが重要となる。
AIエージェント時代の新たな設計パターン GitHub解説：
GitHubは、意図の理解が必要なタスクの処理をAIエージェントで自動化する「Continuous AI」の概念と実践例を解説した。
Devinでの活用事例：
Cognitionは、コードベースにおけるAI貢献を記録するためのオープン仕様「Agent Trace」への支持を表明した。Agent Traceを活用した内部ツールの例を幾つか紹介し、その効果を解説している。
セマンティック検索待ちを数時間から数秒に：
「Cursor」を提供するAnysphereは、大規模コードベースのインデックス作成を高速化する技術を公開した。「ほとんどのチームは同じコードベースのほぼ同一のコピーで作業している」というシンプルな事実に基づいている。
蓄積された技術的負債も解消？ AIエージェントがもたらす8つの変化：
Anthropicは「2026 Agentic Coding Trends Report」を公開した。コーディングエージェントの活用における主要な8つのトレンドを特定し、解説を加えたものだ。
Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント：
「バイブコーディング」という言葉が生まれてから1年。さらに大きく変化しつつあるAI開発スタイルに、あらためて名前が与えられた。それはどんな考え方で、どんな開発なのか。なぜ今、その言葉が必要とされているのか。
世界最大のVCであるAndreessen Horowitzのゼネラルパートナー、マーティン・カサド氏が東京で講演、生成AIブームの正体を解説した。生成AIは、インターネットと同じレベルの歴史的変革であり、ソフトウェア業界の在り方を根本的に変える。これにより、ソフトウェアの黄金時代が到来しつつあるという。
「2025年はAIエージェント元年」 ＠IT編集部員の2026年展望：
「ChatGPT」の登場から3年。2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれるほど、AIに注目が集まる1年となりました。特に「AIコーディングエージェント」の普及により、これまでのソフトウェア開発プロセスに大きな変化をもたらした1年になったのではないでしょうか。
Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント：
Anthropicは、自社エンジニアがAI「Claude」をどのように活用しているかの調査結果を公開した。業務の6割でAIを利用し生産性が大幅に向上した一方で、若手育成や専門性維持への課題も見えてきた。
AIを使いこなす先に待つのは、恩恵か、淘汰か：
生成AIの普及で「エンジニア不要論」がささやかれるいま、エンジニアの真の価値はどこに宿るのか。現場の視点からエンジニアの存在意義を問い直す。
開発効率化に役立つコツとは：
Cursor開発チームは、同社のCursor IDEを活用する上で、コーディングエージェントの性能を最大限に引き出すためのベストプラクティスを公開した。単なるコード生成にとどまらず、大規模なリファクタリングやテスト駆動開発の自動化が可能になる一方、その制御にはコツが必要だと指摘している。
「ChatGPT Enterprise」だけで年間コストは“億”超え：
エンジニアの開発業務においてAIが約4割を補完するなど、AI導入で成果を上げているサイバーエージェント。だが、自由な活用が進むほど、ライセンスコストやガバナンスの課題が浮上する。「攻めのAI活用」と「守りのガバナンス」をどう両立させているのか、話を聞いた。
「コード補完だけではない」 AIがもたらす開発変革の具体像：
ソフトウェア開発において生成AIは、単なる「コード補完」ツールを超え、開発プロセス全体を自動化・最適化する存在となりつつあります。「AI駆動開発」が、開発者の生産性を一変させるだけでなく、開発組織のKPIそのものを変革させる可能性を秘めています。本稿では、アイレットにおけるAI駆動開発の実践事例を基に、AI駆動開発を定着化させるための「3つの変革ステップ」を解説。SIer/CIerの未来の役割を考えます。
今後のエンジニア
AIが開発工程を覆う時代に問われる、役割の再定義：
AIがコードを書き、設計を補い、テストまで担う時代に、エンジニアという職種はどこへ向かうのか。OpenAIの共同創業者やまつもとゆきひろ氏らの言葉と最新データを手掛かりに、AI時代のエンジニアに求められる役割を探ります。
タスクは早く終わるようになるが……：
Anthropicは、AIアシスタントが開発者のスキル習得に与える影響を検証した結果を発表した。実験ではAI支援を使用したグループの理解度が手作業グループより17％低かった。
Deep Insider AI Practice：
AIがコードを書くことが前提になりつつある中で、エンジニアの仕事は「なくなる」のではなく、重心が移り始めています。本稿では、開発・業務改善・データ活用・基盤整備といった観点から、IT／AIエンジニアの役割を4つのロールとして整理しました。2026年を見据え、自分の価値をどこで発揮するのかを考えるための記事です。
Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント：
AIエージェントとAIコーディングツールの普及を背景に、「Cracked Engineer」という新しいエンジニア像が語られ始めている。10x EngineerやVibe Coderとの違いを整理し、AI時代に取り入れるべき生存戦略をまとめる。
GitHubが開発者のアイデンティティーを考察：
AI活用が進んだ開発者は、自らを「コードの生産者」ではないと捉え始めている。GitHubが役割の変化を考察した。
「開発の最大級のボトルネック」を解決する：
Googleは、コードリポジトリを自動解析し、コード理解を助ける構造化ドキュメントを生成する「Code Wiki」を公開した。
人気連載まとめ読み！ ＠IT eBook（145）：
「ジュニアはいらない」と切り捨てた先に待つのは技術の空洞化、すなわち「焼け野原」だ――。人気記事を電子書籍化して無料ダウンロード提供する＠IT eBookシリーズ。第145弾は、Rubyの父 まつもとゆきひろ氏がAI時代のキャリアを説く一冊だ。未公開のインタビュー全文を収めた【ディレクターズカット版】も特別収録。
ひろゆきだけど何か質問ある？ 2025年秋：
「技育祭2025【秋】」にひろゆき氏が登壇。学生からの「AIに職を奪われるか」「SIerはオワコンか」といった質問に、現役エンジニアの視点で回答した。「コーディングはAIができる」「大企業を目指せ」など、生成AI変革期におけるキャリア形成について語られた、忖度（そんたく）なしのリアルな助言をレポートする。
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