【AI活用エンジニア108名調査】「AIに仕事を奪われる」は本当か── 9割が業務変化をポジティブに受容、求められるのは「コードを書く力」より「AI出力を見極める力」
TWOSTONE&Sonsは、AIツールを活用する開発エンジニア108名を対象に実態調査を実施した。約9割がAIによる業務変容をポジティブに受け入れており、テスト実行やコーディングの効率化を実感している。一方で、プロンプト設計やAI出力の品質担保といった新たな業務が増加しており、エンジニアにはAIを使いこなす高度なスキルセットが求められている。
📋 記事の処理履歴
- 📰 発表: 2026年5月21日 20:00
- 🔍 収集: 2026年5月21日 11:31
- 🤖 AI分析完了: 2026年5月22日 05:36(収集から18時間4分後)
## 調査背景と目的
株式会社TWOSTONE&Sonsは、GitHub CopilotやChatGPTなどのAIツール、またはAIエージェントを直近6ヶ月以内に開発業務で使用している開発エンジニア108名を対象に、AI活用に関する実態調査を実施しました。
## 主な調査結果
### 1. 業務時間の短縮と効率化
AI導入により、業務時間の短縮や削減を実感しているタスクとして、「テスト実行・結果確認」(38.9%)が最多となり、「テストコード作成」(38.0%)、「定型的なコーディング」(38.0%)が続きました。これにより、これまでエンジニアが費やしてきた単純作業の工数が大幅に削減されていることがわかります。
### 2. 新たな業務の発生
一方で、72.2%のエンジニアが「新たな業務が発生・増加した」と回答しています。その内訳は、「プロンプトの設計・最適化」(52.6%)、「AI生成コードの統合・リファクタリング」(41.0%)、「AI出力のレビュー・品質担保」(38.5%)となっており、AIを利用することで生じる新たな管理・調整タスクが増えています。
### 3. エンジニアの意識変化とポジティブな受容
こうした業務変容に対し、約9割がポジティブな印象を持っています。エンジニアは「求められるスキルの幅が広がった」(53.8%)と感じており、AIによる変化を歓迎し、自身の能力拡張の機会として捉えていることがうかがえます。
### 4. プロジェクト管理への影響
プロジェクトの進め方にも変化が見られ、「短期プロジェクトの増加」(38.0%)や「開発スピードの向上」(36.1%)、「複数プロジェクトの並行対応」(34.3%)が報告されました。AI活用は開発個人の生産性のみならず、プロジェクト全体のアジャイル化に貢献しています。
## 調査概要
- 調査名称:AIを活用する開発エンジニアの業務変容に関する実態調査
- 調査方法:IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査
- 調査期間:2026年5月7日〜同年5月8日
- 有効回答:直近6ヶ月以内に開発業務でAIを活用しているエンジニア108名
出典:株式会社TWOSTONE&Sons(証券コード:7352)
株式会社TWOSTONE&Sonsは、GitHub CopilotやChatGPTなどのAIツール、またはAIエージェントを直近6ヶ月以内に開発業務で使用している開発エンジニア108名を対象に、AI活用に関する実態調査を実施しました。
## 主な調査結果
### 1. 業務時間の短縮と効率化
AI導入により、業務時間の短縮や削減を実感しているタスクとして、「テスト実行・結果確認」(38.9%)が最多となり、「テストコード作成」(38.0%)、「定型的なコーディング」(38.0%)が続きました。これにより、これまでエンジニアが費やしてきた単純作業の工数が大幅に削減されていることがわかります。
### 2. 新たな業務の発生
一方で、72.2%のエンジニアが「新たな業務が発生・増加した」と回答しています。その内訳は、「プロンプトの設計・最適化」(52.6%)、「AI生成コードの統合・リファクタリング」(41.0%)、「AI出力のレビュー・品質担保」(38.5%)となっており、AIを利用することで生じる新たな管理・調整タスクが増えています。
### 3. エンジニアの意識変化とポジティブな受容
こうした業務変容に対し、約9割がポジティブな印象を持っています。エンジニアは「求められるスキルの幅が広がった」(53.8%)と感じており、AIによる変化を歓迎し、自身の能力拡張の機会として捉えていることがうかがえます。
### 4. プロジェクト管理への影響
プロジェクトの進め方にも変化が見られ、「短期プロジェクトの増加」(38.0%)や「開発スピードの向上」(36.1%)、「複数プロジェクトの並行対応」(34.3%)が報告されました。AI活用は開発個人の生産性のみならず、プロジェクト全体のアジャイル化に貢献しています。
## 調査概要
- 調査名称:AIを活用する開発エンジニアの業務変容に関する実態調査
- 調査方法:IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査
- 調査期間:2026年5月7日〜同年5月8日
- 有効回答:直近6ヶ月以内に開発業務でAIを活用しているエンジニア108名
出典:株式会社TWOSTONE&Sons(証券コード:7352)
よくある質問
AI導入で最も業務時間が減ったタスクは何ですか?
調査の結果、「テスト実行・結果確認」が38.9%で最多となりました。次いで「テストコードの作成」および「定型的なコーディング」が各38.0%となっています。
AI導入後に新たに発生・増加した業務は何ですか?
最も多いのは「プロンプトの設計・最適化」で52.6%でした。次いで「AI生成コードの統合・リファクタリング」が41.0%、「AI出力のレビュー・品質担保」が38.5%と続きます。
エンジニアはAI導入による業務変化をどう捉えていますか?
約9割(87.1%)のエンジニアが業務変化をポジティブに捉えています。スキルの幅が広がったと回答するエンジニアも半数を超えています。
プロジェクトの進め方にどのような変化がありましたか?
「短期プロジェクトの増加」(38.0%)や「プロジェクトの開発スピード向上」(36.1%)、「複数プロジェクトの並行対応」(34.3%)といった変化が顕著です。
この調査の対象者は誰ですか?
GitHub CopilotやChatGPT等のAIツールやAIエージェントを、直近6ヶ月以内に開発業務で使用している開発エンジニア108名です。