AIによるソフトウェア開発の加速により、グローバル企業の60%が未テストコードを本番環境へ投入

Tricentis、企業のITリーダーを対象としたグローバル調査の結果を発表

ソフトウェア品質の低下により、5社に1社が年間最大500万ドル規模の損失

金融サービス、小売、エネルギー/公益事業などの重要業界では、品質よりスピードを優先せざるを得ない状況が続き、潜在的な脆弱性が拡大

経営層の認識ギャップがグローバル企業のソフトウェア品質を脅かしており、経営課題としての対応が急務に

Tricentis Japan 合同会社 – 2026年6月5日 – エージェント型品質エンジニアリングのグローバルリーダーであるTricentisは本日、第2回「クオリティ・トランスフォーメーション・レポート」の調査結果を発表しました。ソフトウェア品質に対する信頼性の問題をテーマにした本調査によると、ソフトウェア開発チームは過去1年間でAI活用を拡大し、リリース速度を大幅に向上させた一方、規模や複雑性の拡大によってソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）に新たなリスクが生じ、多くの企業がソフトウェア品質への信頼維持に苦慮している実態が明らかになりました。

Tricentisの最高経営責任者であるケビン・トンプソンは次のように述べています。

「ビジネスの変革を加速させることは、経営層にとって最重要課題のひとつであり、AIはソフトウェア開発チームのスピードをこれまで以上に高める可能性を持っています。しかし、スピードの向上には同時にリスクの増大が伴います。ソフトウェア品質のプロセスが開発速度に追いつかない場合、多くの企業は近道的な対応を取るようになり、その結果、品質や信頼性が大きく損なわれこともあります。本調査では、ソフトウェア開発が加速する中で、チームがスピード・品質・統制のバランス維持に強いプレッシャーを受けていることが浮き彫りになりました。財務パフォーマンスやお客様からの信頼への影響がより可視化・定量化される中、ソフトウェア品質はもはや単なるエンジニアリング上の課題ではなく、経営レベルで取り組むべき最重要課題となっています。」

クオリティ・トランスフォーメーション・レポート2026は、製造業、エネルギー/公益事業、小売、金融サービス、公共部門など幅広い業界における、CEO、CIO、CTO、エンジニアリング担当バイスプレジデント、DevOps/品質保証（QA）のリーダー、ソフトウェア開発者などを含む、世界2,500名以上を対象に実施したアンケート結果に基づいています。主な調査結果は、以下の通りです。

企業は依然として開発スピードを優先し、多くの未テストコードが本番投入されている：AI技術の進化とAIツール導入の拡大にもかかわらず、グローバル全体では10社中6社（日本65.6％）が未テストコードを本番環境へ展開していると回答しました。この割合は、2025年調査時の63%（日本62％）とほぼ同水準でした。ただし、2025年度の調査では主に「偶発的に未テストのコードが含まれるため」（グローバル40%/日本32%）とされていましたが、今年度は、品質よりもスピードを優先するよう経営層から強いプレッシャーがかかっていること（グローバル32%/日本25％）や、AI生成コードの膨大な量により、チームが十分なテストを実施しきれなくなっていること（グローバル30%/日本31％）を背景に、意図的に未テストコードを投入している実態が明らかになっています。

業界を問わず開発速度向上の圧力が拡大：調査対象となったすべての主要業界において、過半数の企業が未テストコードを本番投入していると回答しました。特に、金融サービス業界（グローバル64%/日本69％）、小売業界（グローバル63%/日本64％）、エネルギー/公益事業（グローバル58%/日本66％）でこの傾向が強く、大きなプレッシャーにさらされていました。

AI導入スピードに対し、品質管理およびガバナンス体制が追いついていない：48%（日本47％）の企業がAIを全社的に導入済みと回答した一方で、そのうち半数以上がAIツールやプロセスが頻繁に変化していると回答しました。また、3分の1（グローバル33%/日本27％）のチームが、ツールの複雑化や乱立を継続的なソフトウェア品質を大規模に実現する上での主要障壁としています。その他の課題として、スキル不足（グローバル33%/日本26％）、管理可能な範囲を超えるコード量増加（グローバル28%/日本30％）、品質や信頼性に関する明確な指標不足（グローバル26%/日本28％）が挙げられました。

経営層の楽観視と現場の実態のギャップ：経営層がAI活用の進展と捉えている状況が、ソフトウェア開発チームにとっては運用負荷として認識されているケースも少なくありません。CEOの約5人に4人（グローバル81%/日本80％）がAI主導のシステムやツールに高い信頼を示した一方、QA/DevOps担当者では56%（日本43％）に留まりました。また、「SDLC全体でAIエージェントを運用・管理・拡張できる準備が十分整っている」と回答した取締役員は44%（日本26％）だったのに対し、QA/DevOps担当者では23%（日本8%）に留まりました。

エージェント型AIへの期待は高い一方、現場課題は依然として深刻：83%（日本69％）の企業が「エージェント型AIによるリリース判断を信頼している」と回答し、82%（日本64％）が「AIエージェントを大規模運用・統制する準備ができている」と回答しました。しかし実際には、未テストコード（グローバル60%/日本66％）、ツール乱立（グローバル33%/日本27％）、セキュリティ懸念（グローバル27%/日本33％）、スキル不足（グローバル24%/日本21％）、データ品質問題（グローバル24%/日本18％）など、多くの課題を抱えています。

ソフトウェア品質低下による財務・運用リスクの拡大：企業の5社に1社（グローバル20%/日本23％）が、ソフトウェア品質低下によって年間100万ドル超の損失を被っていると回答しました。主な原因は、セキュリティおよびコンプライアンス上の問題（グローバル30%/日本34％）および、技術的負債や再作業コスト（グローバル28%/日本25％）でした。また、45%（日本23％）の企業が年間50万〜100万ドルの損失を見積もっています。

トンプソンはさらに次のように述べています。

「多くの企業はいまだに、AI時代のソフトウェア開発に適応していない品質プロセスに依存しています。開発スピードが加速する中で、経営層にはソフトウェア品質リスクをより明確に可視化するとともに、エンジニアリング、QA、そして事業部門全体との連携を一層強化することが求められています。今後成功する企業とは、スピードと統制を両立して拡張できる企業です。」

Tricentisの「クオリティ・トランスフォーメーション・レポート2026」は、昨年からの変化として、AIを導入できるかどうかではなく、大規模環境において、リリースするソフトウェアに対する信頼・統制・確信を維持できるかが新たな課題になっていることを示しています。