ファインディ株式会社は、開発組織を管掌する開発責任者・マネジメント層185名を対象に実施した、AI時代の開発組織の競争力「開発資本」に関する実態調査レポートを公開しました。調査によると、AI生成コードが品質に与えた影響について「比較できる実績・データがない／把握していない」と回答した組織が36%にのぼりました。さらに、AIを活用している開発工程の数と事業成果の間に関連は確認できず、事業成果と関連していたのはSpeed・Quality・Controlからなる「開発資本」の3軸だったとしています。

開発プロセスへのAI浸透と事業スピードの乖離

調査では、継続的にAIを活用している工程として、実装が98%、コードレビューが97%、設計が92%、調査・情報収集が91%に達し、要件定義とデバッグも7割を超えるなど、開発プロセス全体への浸透が示されました。開発フローへの組み込み度においても「主要な工程にAIが組み込まれている」が54%、「フロー全体に組込・定着」が20%となっています。

一方で、事業要求に対する開発スピードの追従度では「事業要求を下回るペース」と「大きく下回るペース」の合計が42%を占め、事業・プロダクトの成果についても「目標をやや下回る手応え」と「大きく下回る手応え」の合計が34%となりました。また、開発で得た知見の共有範囲は「チーム内で共有される」が41%、「チーム横断で共有される」が30%であるのに対し、「全社で形式知化され誰でも参照・再利用できる」組織は4%にとどまり、知見のプロセスへの反映も「折を見て反映される（タイミングは不定）」が65%を占めています。

AI導入における品質観測と投資評価の現状

AI生成コードに起因する本番のバグや障害について、最も多かった回答は「比較できる実績・データがない／把握していない」（36%）でした。この回答割合は経営層で35%、エンジニアリングマネージャーで38%と、役割による差はほとんどみられませんでした。

また、AI利用のログ取得と監査証跡に関しては「ログは取得していない」と「一部のツールでログが残る程度」の合計が60%を占めました。投下したAIコストに対する成果についても「評価していない（戦略的投資のため）」と「わからない／コストを把握していない」の合計が33%となっています。さらに、AI出力を採用する前の手直しについては「コード出力の半分程度で、手直しが必要」以上が59%となり、過去6か月で技術的負債が生産性を「かなり阻害された」以上が39%、「ある程度阻害された」を含めると82%に達しています。

指示ファイルや規約といったハーネスの整備状況は「チームで基本的なものを整備している」が62%で最多となり、「チームを超えて部門や開発全体で整備・標準化されている」が18%、「継続的にメンテ・遵守され、組織全体で整備・運用されている」が4%でした。AI利用ルールの明文化は合計83%に達している一方、「ルールの更新に加え、遵守状況をモニタリング／監査している」組織は6%にとどまっています。

複雑で影響範囲の大きい変更へのAI活用については「一部の作業で使える」が33%、「ほぼ全ての場面でAIを利用している」が17%でした。変更の影響範囲と依存関係のコントロールでは「把握を試みているが、影響をしばしば見落とす」という回答が29%みられました。

調査概要および企業情報

本調査の概要は以下の通りです。

• 実施期間：2026年7月1日〜7月15日
• 実施方法：Webアンケート
• 有効回答：185名
• 対象：Findy Team+導入企業を中心とした開発責任者・マネジメント層
• 調査主体：ファインディ株式会社
• 関連の分析：順位相関にもとづく統計的検定（有意水準5%を目安）

ファインディ株式会社の概要は以下の通りです。

• 会社名：ファインディ株式会社 / Findy Inc.
• 所在地：東京都品川区大崎1-2-2　アートヴィレッジ大崎セントラルタワー 5階
• 代表者：代表取締役　山田 裕一朗
• コーポレートサイト：https://findy.co.jp/

本記事はファインディ株式会社の発表をもとに作成されています。