株式会社キッカケクリエイション（東京都渋谷区）は、このほど「AIコーディングアシスタントツール利用実態」に関する調査結果を発表しました。それによると、AIコーディングアシスタントツールを利用するエンジニアの約9割が「生産性向上」を実感している一方で、約7割が何らかの「課題や不満」を感じていることが明らかになりました。
調査は、業務でAIコーディングアシスタントツールを利用しているITエンジニア437人を対象として、2025年11月にインターネットで実施されました。
まず、「業務で利用しているAIコーディングアシスタントツール」について聞いたところ、「2種類」（39.8％）や「3種類」（13.7％）など過半数が複数のツールを使っている一方、「1種類」（29.7%）のみの利用者は約3割にとどまることがわかりました。
また、「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」としては、「GitHub Copilot」（44.2％）が最も多く、次いで「Codex」（26.5％）、「Gemini CLI（Gemini Code Assist含む）」（23.8％）が続きました。
さらに、「AIツール選定で重視している点」については、「コード補完・生成の精度」（46.2％）、「処理速度・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％）が上位に挙がっています。
続いて、「AIコーディングアシスタントツールの利用によって、業務の生産性が向上したと思いますか」と聞いたところ、約9割が「向上したと思う」（非常にそう思う33.4％、ややそう思う52.6％）と回答。
具体的には、「コーディング時間が短縮された」（56.6％）、「デバッグ作業が効率化された」（43.9％）、「定型的なコード記述の手間が減った」（34.8％）といった回答が上位となりました。
一方で、約7割が「AIコーディングアシスタントツールに課題や不満を感じる」（非常に感じる20.4％、やや感じる46.7％）と回答し、「意図しないコードが生成されることがある」（54.9％）、「提案されるコードの精度が低いことがある」（37.2％）、「セキュリティやライセンスの懸念がある」（34.1％）といった不満が挙げられました。
なお、タスクや状況に応じて「複数のAIコーディングアシスタントツールを使い分けている」（明確に使い分けている26.1％、ある程度使い分けている60.7％）とした人は約8割。
「使い分けの基準」としては、「言語やフレームワークによって使い分けている」（52.1％）、「複雑な実装と単純な実装で使い分けている」（39.4％）、「コード補完とコード生成で使い分けている」（34.3％）といった意見が上位に並びました。
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【出典】
▽KIKKAKE ITREND／【ITエンジニアのAIコーディングツール利用実態調査】86％が生産性向上を実感する一方で、半数以上のITエンジニアが「意図しないコード生成」などの課題や不満を自覚
https://itrend.kikkakeagent.co.jp/articles/204
