JetBrains調査: 開発者はエージェントがコードの47%を書くと回答

プロの開発者はいま、コードの平均47%をAIエージェントに完全に書かせている。JetBrainsの新しい調査による。同じ調査では、開発者の90%が少なくとも週に1回はコーディングエージェントを使い、68%は毎日使っている。コードベースを管理しているなら、レビューするプルリクエストの中で、エージェントが書いたコードはもう例外ではないということだ。ほぼ半分を占めている。

IntelliJとPyCharmを手がけるJetBrainsは、2026年5月から7月にかけてこの調査を実施した。heiseによれば、対象は8つの言語にわたる1万5509人の開発者だ。結果は2本のブログ記事で公開された。一つは開発者がどのツールを使っているか、もう一つはそのツールにどれだけのコードを書かせているかについてだ。

開発者の3つのタイプ

平均47%という数字は、内側の分かれ目を隠している。JetBrainsは回答者を働き方で3つのグループに分けている。

グループ	開発者の割合	コードの書かれ方
エージェント型コーダー	31%	84%をエージェントが生成
AI支援型コーダー	47%	40%をエージェントが生成
手作業型コーダー	23%	75%を手で記述

つまり開発者の3分の1近くが、すでに入力の大半をエージェントに委ねている。別の47%はエージェントと手作業を混ぜている。4分の1未満は、いまもコードの大半を自分で書いている。中間のグループが最大で、報告書は最上位のグループを業界の向かう先として扱っている。

誰が最も速く動いたか

経験年数は重要で、しかも多くの人が予想する方向ではない。JetBrainsによれば、シニア開発者はジュニアより速くエージェント中心のワークフローを取り入れている。シニアの約25%はコードの80%以上をエージェントで生成しており、ジュニア開発者より大きな割合だ。

地域も重要だ。中国、日本、韓国の開発者が採用をけん引している。JetBrainsによれば、その32%から35%がコードの80%以上をエージェントで生成している。欧州と英国では16%だ。

言語も数字を左右する。Go、JavaScript、TypeScriptはエージェントが書く割合が最も高く、平均で54%から55%だ。CとC++は反対側にあり、手書きのコードがいまも平均38%を占める。

開発者が実際に使っているツール

Anthropicのコマンドライン型コーディングエージェントClaude Codeが、最も使われているツールだ。JetBrainsによれば、プロの開発者の39%が仕事で使っており、米国では47%に達する。heiseは、これが2026年1月から21ポイントの上昇だと指摘している。

定着率も高い。JetBrainsによれば、Claude Codeは開発者の31%にとって主要ツールであり、日常的な利用から主要ツールへの「ほぼ80%の転換率を意味する」という。GitHub Copilotは逆方向に動いた。開発者の79%がその存在を知っているにもかかわらず、採用率は1年で29%から21%に下がった。

最も速く伸びたのはOpenAIのCodexだ。JetBrainsによれば、認知度は2026年1月の27%から年央には65%に跳ね上がり、採用率は3%から16%に上がった。Cursorは18%から12%に落ちた。開発者が選ぶツールは、どれだけ委ねるかの予測にもなる。Codexの利用者では、42%がコードの80%以上をエージェントで生成している。Claude Codeの利用者では32%だ。

これが開発者にとって意味すること

いまのボトルネックはレビュー能力であり、書く能力ではない。入ってくるコードの47%がエージェント製なら、あなたのレビュー手順は別の比率を前提に設計されている。レビュアーが週に実際に読む行数を数えたい。エージェントが流入量を倍にし、レビュアーが横ばいなら、誰も読んでいないコードを承認していることになる。

経験年数についての結果を「ジュニアは遅れている」と読まないでほしい。シニアにはエージェントの出力を素早く確認する判断力があり、だから委ねるコストが小さい、と読みたい。ジュニアにとって実践的な一手は、その確認する力を意図して鍛えることだ。どこで間違うかを予測できるようになるまで、エージェントの差分をすべて読む。

言語間の差は、エージェントがどこで安全かのヒントだ。Go、JavaScript、TypeScriptには大きな公開コーパスと速いテストループがあり、そこではエージェントがコードの半分以上を書く。CとC++にはそれがなく、開発者はいまも38%を手で書いている。自分のコードベースが後者のグループなら、手作業の修正が増えると見込み、その分を予算に入れたい。

ツール別シェアのグラフは採用のシグナルとして扱いたい。Claude Codeが39%で、Codexが3%から16%に伸びているということは、新しく入る人材はその2つに慣れてやって来る。21%のCopilotのように縮んでいるツールに標準化しているチームは、それが意図した選択なのか、歴史の偶然なのかを今決めるべきだ。

ゆるく受け止めるべき数字が一つある。47%という数字は自己申告であり、開発者は自分のコードのどれだけをエージェントが作ったかを見積もるのが得意ではない。業界全体で入手できる最良の数字ではある。だが、あなたのリポジトリの測定値ではない。それを前提に計画する前に、自分のエージェントによるコミットにgit blameを走らせたい。