7割が生成AIなしに戻れず。人気ツールと導入手順解説。
生成AIは、もはや「便利な外付けツール」ではなく、エンジニアの仕事設計そのものを変える存在になりつつあります。転職サービスなどを展開するパイザが629人のITエンジニアを対象に行った調査では、「生成AIなしの開発には戻れない」と感じる人が全体の7割に達しました。特に実務経験5年未満の若手では71.6%という高い数値が出ており、情報収集からコード生成、品質チェックまでをAIに任せるワークフローが定着していることがうかがえます。
一方で、ベテラン層にはまだ「AIの出力をどう信頼するか」「どこまで任せるべきか」という迷いも存在します。そこで本記事では、経験年数ごとの依存度の違いをひもときながら、人気ツールランキングの背景、作業フェーズ別の活用トレンド、チームでの導入を成功させるためのヒントをLandBridge独自の視点で整理しました。
調査では、「生成AIを使わない開発には戻れないと思いますか？」という質問に対し、経験年数によって大きな温度差が確認できました。LandBridgeではこの差を「AIネイティブ層」と「AIインテグレーター層」と呼び、教育設計やチーム編成の指針に活かしています。
若手層（AIネイティブ）は、生成AIが提供する即時性と高品質なサンプルコードに強く魅力を感じています。調査コメントには「レビュー前に生成AIでチェックできるので安心感がある」「進捗報告の前に下書きを用意してくれる」といった声が多く、AIを“常時オンラインのメンター”として受け止めている様子が見て取れます。さらにヒアリングでは、AIに軽い相談をして概要を掴んだ上で人間のメンターに深掘りを頼むという導線が定着しつつあることも確認できました。若手が「質問の粒度を気にせず投げられる」心理的安全性を得られることで、学習速度が上がるだけでなく、メンター側の負担も大幅に圧縮されているのです。
LandBridge Insight: 若手の習慣として顕著なのは、「質問の粒度を気にせずに投げられる」という心理的安全性です。コードレビュー前にAIへ確認し、疑問点を整理した上で人間のメンターに相談する“ワンクッション方式”が定着すれば、育成コストの削減にもつながります。
一方で実務経験5年以上の「AIインテグレーター層」でも、59.4%が生成AIを手放せないと回答しています。「非常にそう思う」が30.8%、「そう思う」が28.6%で、依存度は若手よりやや低いものの、それでも過半数を超えています。残りは「どちらともいえない」が21.5%、「あまり思わない」が9.8%、「全く思わない」が6.6%、「まだ評価できない」が2.7%という結果でした。ベテラン層からは「設計レビューの抜け漏れチェック」「過去案件との比較検討に役立つ」といったポジティブな声が寄せられる一方、「生成AIのアウトプットをどこまで信用するかは自分で決めたい」「AIが提示した選択肢の背景を確認する時間は必要」といった慎重な姿勢も根強く存在します。彼らにとって生成AIは、作業時間を短縮しつつも最終判断は自分が握るための“第二の目”として機能しているのです。
LandBridge Insight: ベテラン層は、生成AIを“第二の目”として扱いながらも最終判断は自ら下すというスタンスです。興味深いのは、AIが導いた結論を取り入れるかどうかは「誰が責任を持つのか」で揺らぐ点。AIが出した提案を採用する場合でも、「人間側が意思決定責任を握っている」ことを明文化するだけで安心感が大きく変わります。
日常的に利用されている生成AIツールについては、複数回答で「ChatGPT」「Gemini」「GitHub Copilot」がトップ3を占め、続いてClaude Code、Cursor、企業内生成AI、Gemini CLI、Cline、Gemini Code Assist、ChatGPT Codexという順番になりました。ChatGPTは77.3%と圧倒的に高く、Geminiが53.3%、GitHub Copilotが41.0%と続きます。これらの数値を眺めると、ChatGPTやGeminiのような汎用型ツールが最も支持を集めていることが分かります。コード生成はもちろん、仕様整理やエラーメッセージの説明、顧客向けドキュメントの下書きなど、多目的な用途で活用できるのが強みです。一方で、GitHub CopilotやCursorといったIDE連携型は「エディタを離れずにコーディングスピードを上げられる」という点で支持されており、開発現場での“手元の相棒”としての地位を確立しつつあります。
LandBridge Insight: ツールを「探し物系（調査・要約）」「手元系（IDE連携）」「社内専用系（セキュリティを優先）」の三層にマッピングすると、チームに合わせた導入判断がしやすくなります。特に6位にランクインした「企業内で提供される生成AI」は、セキュリティや守秘義務の観点からパブリックなサービスを避けたい企業への移行が進んでいる証拠です。
生成AIが最も役に立っているフェーズを尋ねると、「実装フェーズ」が59.7%、「調査フェーズ」が59.1%、「設計フェーズ」が40.9%という結果でした。つまり過半数のエンジニアが、コードを書く瞬間と情報を集める時間の双方で生成AIを手放せなくなっているということです。設計フェーズは4割強と他より低いものの、意思決定の補助としてAIを活用する動きが確実に広がっています。
実装フェーズの活用は、生成AIが最も得意とする領域です。エラー解消、リファクタリング、テストコード生成といった作業は、「人間が判断 → AIが草案 → 人間が仕上げる」という分業がうまく機能します。
LandBridge Insight: 当社が支援する開発組織では、ペアプログラミングを「エンジニア＋AI＋エンジニア」の三角形で設計し直すケースが出てきました。最初のドラフトをAIが書く、レビューを人間が行う、最後にもう一度AIで静的解析を走らせる——という三段ロケットで品質とスピードを両立させています。
API仕様の確認やライブラリの比較、サンプルコードの検索といったリサーチ業務にも生成AIが活用されています。「過去のQiitaやStack Overflowの記事をAIが要約してくれる」「新しい技術の概要をつかむのが早くなった」という声が多数。文章理解や翻訳にも役立ちます。
設計段階では、要件定義書のドラフト作成や、システム構成のパターン出し、アーキテクチャのメリット・デメリット整理などで生成AIが使われています。経験豊富なエンジニアほど、意思決定の補助ツールとして生成AIを位置づけ、最終判断は人間が担うというスタンスが見られます。
調査結果からは、生成AIへの高い評価と同時に、慎重な見方も読み取れます。
経験の浅いエンジニアほど、わからないことをすぐに聞ける環境を求めています。生成AIは、質問の粒度を気にせず相談できる「最初の壁打ち相手」です。レビュー前にAIで疑問を整理し、明確な論点だけを人間のメンターに持ち込むことで、育成側の負担が下がるという副次効果も確認されています。
「AIの提案をそのまま採用しない」「最後の責任は自分で持つ」という姿勢も根強くあります。特にベテラン層は、AIが根拠としている過去データに偏りや古さがないかを常にチェックしています。
生成AIが優秀であるほど、ブラックボックス化と依存リスクは高まります。コードレビューやペアプロを続け、AIが出した回答の検証と根拠確認を文化として根付かせましょう。また、社内のコードベースや機密情報を扱う際のセキュリティルールを明文化し、外部サービスの利用範囲をエンジニアとコンプライアンス部門で一緒に決めておくことが重要です。
生成AIをチームで活用する際の基本ステップを整理しました。
どのツールを使用して良いのか、機密情報を扱う際の禁止事項は何か、生成AIへの入力ルールはどうするか——最初に全員が共有できるガイドラインを整備することが重要です。特に外部サービスにコードを入力する場合は、セキュリティ部門と連携して判断しましょう。
調査結果を踏まえ、実装・調査・設計フェーズごとに推奨する生成AIツールと活用テンプレートをまとめておくと、現場導入がスムーズになります。例えば実装フェーズではGitHub CopilotやCursor、調査フェーズではChatGPTやGeminiを推奨するといった具合です。
生成AIの出力を正しく評価できる力を育てるため、AIリテラシー研修やレビュー体制を整備しましょう。若手には「AIの回答を引用するときの注意点」、ベテランには「AI活用を前提としたレビュー術」など、役割に合わせた教育が効果的です。
調査から見えてきたポイントを改めて言葉でまとめると、若手エンジニアの7割以上が生成AIを「手放せない」と感じている現実がある一方で、ChatGPTやGeminiなどの汎用型ツールとGitHub Copilotのような開発特化型ツールが役割を分担しながら共存していることが分かります。実装・調査・設計それぞれのフェーズで生成AIが果たす役割は異なり、企業はこれらをどう組み合わせるかという設計思想を持つ必要があります。また、生成AIの導入を成功させるには、ガイドラインやレビュー体制を整備し、AIが出した提案をどのように検証するかを文化として定着させることが欠かせません。
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